深度学习与自然语言处理之四：卷积神经网络模型（CNN）

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本文主要探讨了卷积神经网络（CNN）的基础模型及其改进方案，包括单CNN模型与多CNN模型的不同改进策略，旨在为读者提供CNN模型优化方向的全面理解。

大纲如下：

1.CNN基础模型

2.单CNN模型的改进

   2.1对输入层的改进

   2.2Convolution层的改进

   2.3Sub-Sampling层的改进

   2.4全连接层的改进

3.多CNN模型的改进

4.探讨与思考









本文转载自：http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/50519566


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典型的CNN 具体代码实现可见同专栏下的博文 LeNet-5（手写识别系统） LeNet-5共有7层，接受输入图像大小为28 × 28 （图错了）输出对应 10个类别的得分 C1层：卷积层，使用6个5×5的卷积核，得到6组大小为28×28 = 784 的特征映射（32-5+1）神经元数量为 6 × 784 = 4704，可训练参数数量为 6 × 25 + 6 = 156，连接数为156 × 784 = 122304（包括偏置） **说明：**回顾一下前面的卷积模型，这里输入图像只有一个特征（D=1）每
建立CNN模型1
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详细版【卷积神经网络CNN】基础模型（邱锡鹏）
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卷积神经网络CNN 全连接前馈问题： 参数太多：效率低且容易过拟合 局部不变特性：忽略物体的局部不变性特征，比如图像中的尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息。如果使用全连接，则所有维度都被一视同仁，如(x1,y1) (x2,y2)中的四个数字被等价看待，但是实际上x1和x2的关联度（相关性）会高于x1和y1，一般需要进行数据增强来提高性能。 卷积神经网络CNN是一种具有局部连接、权重共享、汇聚等特性的深层前馈神经网络。 一维卷积（信号处理中使用） 𝑦𝑡= ∑ 𝑤𝑘𝑥𝑡−𝑘+1 ( 1
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<模型汇总_1>牛逼的深度卷积神经网络CNN
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怀揣梦想，一颗执着于技术的心从未磨灭，内心住着一颗顽强的小强时刻提醒自己层层突破自我，同时也成就他人
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