《卷积神经网络》学习笔记

卷积神经网络入门
最新推荐文章于 2024-08-15 11:50:04 发布
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#cnn #卷积神经网络 #深度学习 #机器学习

吴恩达卷积神经网络学习笔记（一）
qq_45498824的博客
01-15 2697
一.卷积神经网络（一） 1.1 计算机视觉 图片分类和图片识别，目标检测，图片风格迁移 特征向量的维度 卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。 1.2 边缘检测示例 弄清一张照片中的物体，利用电脑进行去识别，垂直边缘检测，水平边缘检测。 如下图所示，原图是一个661的矩阵，卷积核是一个331的矩阵，经过卷积后得到一个441的矩阵。（为了检测图像中的垂直边缘，可以构造一个3*3的矩阵，在共用习惯中，在卷积神经网络的.
吴恩达卷积神经网络学习笔记（四）
qq_45498824的博客
01-16 946
二.实例探究 2.6 谷歌Inception网络简介 Inception模块的作用：代替人工确定卷积层中的卷积核大小或者确定是否需要创建卷积层和池化层。 解析：inception网络代替人工选择滤波器大小，甚至可以代替人工决定使用卷积层或是池化层。考虑不同滤波器滤波器大小、以及池化层，给网络添加这些超参数的所有可能的值，把这些输出连接起来，由网络自己学习它需要什么样的参数。自己决定使用哪个参数，采用哪些滤波器的组合。 但是，以上描述inception网络计算成本...
卷积神经网络学习笔记
11-16
这是在学习卷积神经网络时做的笔记，方便自己对卷积神经网络的理解。
卷积神经网络学习笔记（一）
Zoe的技术博客
11-05 5149
CNNs学习笔记一 基本原理1） 反向传导算法 在机器学习中，给定了测试数据集后经过一个模型后得到的一个实际输出数据集，为了刻画实际值与理想值之间的关系，我们定义了一个代价函数，有时也叫损失函数： 下图为神经网络的一般模型： 前向传导即根据每个神经元的权值来推导出下一个神经元的权值。对于一个神经网络，给出输入（x,y）后我们首先要进行“前向传导”运算，计算出网络中所有的激活函数值，包括最
深度学习 卷积神经网络学习笔记
机器学习、数据挖掘
08-29 594
BP神经网络存在以下问题： 1.全连接，权值太多，需要很多样本去训练，计算困难 　　•    应对之道：减少权值的尝试，局部连接，权值共享　　卷积神经网络有两大神器可以降低参数量。 　　第一种神器：卷积层 　　第二级神器：池化层 1.卷积神经网络结构 卷积神经网络（简称CNN）的结构图如下图 卷积神经网络由一般结构构成：卷积层、激励层、池化层、全连接层 2.卷积层作用       ...
《解析卷积神经网络》学习笔记
不忘初心~
05-05 4839
本文主要分享一下自己读吴秀参的《解析卷积神经网络》的一些心得，这是一本偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。这本书主要剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，并且系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。
DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week1 卷积神经网络基础知识介绍
aiwanghuan5017的博客
01-01 197
一、计算机视觉 如图示，之前课程中介绍的都是64* 64 3的图像，而一旦图像质量增加，例如变成1000 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大，显然这不现实。所以需要引入其他的方法来解决这个问题。 二、边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测，也可以是水平边缘检测，如上图所示。 至于算法如何实现，下面举一个比较直观的例子： 可以很明显的看出原来6 * 6的矩阵有...
lab3卷积神经网络学习笔记
最新发布
10-22
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习的架构，特别适用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像。卷积神经网络通过使用卷积层、池化层（Pooling Layer）等特殊层来处理图像中的像素，...
精选资源
卷积神经网络学习笔记.pdf
10-23
在学习卷积神经网络时做的笔记，希望可以给大家提供帮助。相互指正！
吴恩达 卷积神经网络 学习笔记（上）
weixin_41595462的博客
06-13 559
吴恩达 卷积神经网络 学习笔记（上）卷积神经网络为何有卷积为了什么而产生滤波器Padding步幅变化后的图像大小公式卷积层池化层链接层卷积神经网络的优点残差网络 -解决梯度消失与梯度爆炸跳远连接残差块残差网络有什么用Github的使用 -学会clone别人训练好的模型迁移学习数据增强 卷积神经网络为何有卷积 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Ma...
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业
02-07
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业包含第四课，第一周，第二周，第三周，第四周的
吴恩达——卷积神经网络（笔记）
kathh的博客
07-18 615
卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN） 卷积运算 6x6矩阵和3x3矩阵卷积运算，得到4x4矩阵 卷积运算实现垂直边缘预测： 数字越大，亮度越高 水平边缘预测，将过滤器旋转90度 padding 用像素点来填充边缘，解决角落或图像边缘的信息发挥作用较小的缺点。 valid卷积和same卷积： valid：（不填充）n x n * f x f ...
吴恩达卷积神经网络学习笔记（八）
qq_45498824的博客
03-03 900
吴恩达卷积神经网络章节笔记（一）——卷积神经网络
Rome was not built in a day.
08-12 644
吴恩达卷积神经网络——学习笔记（一）1. 边缘检测示例 (Edge Detection Example)1.1 卷积运算1.2 垂直边缘检测器的应用案例2. 更多边缘检测内容 (More Edge Detection Example)3. Padding4. 卷积步长 (Strided Convolutions)5. 三维卷积 (Convolutions Over Volumes)5.1 三维卷积的计算5.2 多个过滤器的三维卷积6. 单层卷积网络 (One Layer of a Convolutional
吴恩达深度学习卷积神经网络学习笔记(1)
u010556156的博客
03-28 662
1垂直边缘检测器 图1.1 实现上图的卷积运算： python 中使用函数conv_forward 在tensorflow中使用函数tf.nn.conv2d 在keras框架中使用函数Conv2D 其实这个就是数字图像处理里图像分割里面的梯度算子。要得到一幅图像的梯度，要求在图像的每个像素处计算偏导数和。我们处理的是数字量，因此要求关于一点的领域上的偏导数的数字近似。 （1.1-1...
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）1.5-1.6
weixin_43597208的博客
08-15 1276
在这个例子中就是 6×6×3，这里的𝑛𝑐就是通道数目，然后卷积上一个𝑓 × 𝑓 × 𝑛𝑐，这个例子中是 3×3×3，按照惯例，这个（前一个𝑛𝑐）和这个（后一个𝑛𝑐）必须数值相同。它用 6×6×3 的图像，然后卷积上这两个不同的 3×3 的过滤器，得到两个 4×4 的输出，它们堆叠在一起，形成一个 4×4×2 的立方体，这里的 2 的来源于我们用了两个不同的过滤器。但到目前为止，我们所使用的是关于矩阵的卷积，例如 6×6 的矩阵。
《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—目标检测 总结
jliang3的博客
01-19 2882
作者：jliang https://blog.youkuaiyun.com/jliang3 《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—目标检测 学习总结 1.重点归纳 1）目标定位 （1）只是检测图像类型时，只需要使用softmax输出每种类型的概率即可。当需要检测图像类型并且其在图像中的位置时，还需要输出被检测对象的边界框参数bounding box。 （2）输出label定义（图像...
吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Stride 笔记
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洪流之源
05-11 2万+
卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。只是之前我们移动蓝框的步长是1，现在移动的步长是2，我们让过滤器跳过2个步长，注意一下左上角，这个点移动到其后两格的点，跳过了一个位置。然后你还是将每个元素相乘并求和，你将...
CNN卷积神经网络学习笔记
Tony's Blog
12-31 1143
最近开始从事视觉领域的研究工作，CNN(卷积神经网络)是图像处理最常用的深度学习算法，听起来比较高深的样子，但是有了之前无线通信算法的经验，理解起来也非常容易。虽然网上介绍CNN的文章很多，还是自己写一下，理解更为深刻，其中很多图用了网络上，一并表示感谢。
卷积神经网络学习笔记及遇到的难题
05-16
### 卷积神经网络学习笔记及相关问题 #### 关于卷积神经网络的基础概念 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格状拓扑的数据的深度学习模型，尤其适用于图像识别领域。CNN ...
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