凌乱的CNN推导

最新推荐文章于 2023-11-19 19:35:09 发布
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#CNN #DNN #backpropagation #objectin detection #resnet 1x1 convlution

本文深入探讨了机器学习中几种关键模型的反向传播算法，包括Logistic Regression的梯度计算公式，以及深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）中的反向传播过程。此外还介绍了ResNet等现代网络结构以及目标检测中的边界框预测等高级主题。

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1、Logistic Regresion

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calculate ∂L∂zi∂L∂zi =∂(−∑kyklogak)∂zi∂(−∑kyklogak)∂zi

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2、DNN Back Propagation

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3、Convolution Back Propagation

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3、other architecture

ResNet，1x1 conv，Inception，Transfer learning，Data argumentation

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Object detection，Bounding box prediction，NMS，Anchor boxes

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深度学习Deep Learning（02）：CNN推导
莫失莫忘的博客
12-18 1893
8、CNN公式推导（1）说明 参考论文：http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf 或者在这里查看：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_TensorFlow/tree/master/paper/cnn_tutorial.pdf BP神经网络之前写过推导，可以查看这里的第三部分BP神经网络：https:
CNN的反向传播过程的推导（池化层、卷积层）
legend_hua的博客
08-11 1万+
上一篇文章介绍了DNN的反向传播，对DNN不清楚的可以去看看，CNN在DNN的基础上进行解释。 一、回顾DNN的反向传播 上一篇DNN反向传播过程得出结论： 1、计算每一层的W、b的梯度，需要计算出 2、然后每一层的W的梯度和b的梯度                                                                             ...
Deep Learning：CNN卷积神经网络推导和实现
01-24
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。
【转】Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
weixin_33682719的博客
03-10 349
原作者：zouxy09原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993371 Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起...
机器学习（十三）卷积神经网络(CNN)详细公式推导
qq_45800507的博客
11-19 6099
CNN 是为了识别二维形状而特殊设计的多层感知器, 对二维形状的缩放, 倾斜或其它形式的变形具有高度不变性. 每一个神经元从上一层的局部区域得到输入, 这迫使神经元提取局部特征. 一旦一个特征被提取出来, 它相对于其它特征的位置被近似保留下来, 而忽略掉精确的位置. 每个卷积层后面跟着一个池化, 使得特征图的分辨率降低, 而有利于降低对二维图形的平移或其他形式的敏感度.
深度学习之二：CNN推导
luchi007的专栏
03-22 349
个feature map，每个feature map的权重和偏移量都是一样的 sub-sampling层：sub-sampling 层将feature map进一步缩小，可以选择down-sampling的方法有很多，如max-pooling是选取所选区域的最大值，也有是选取所选区域的每个像素的输出值的平均                 值，当然也有是将所选区域的每个像素的输出值进行求和，但是目的只有一个，那就是进一步将feature map压缩 全连接层：CNN中卷积层和sub-sampling层可
CNN反向传播原理!(超级详细地推导)
__Gray__的博客
10-06 6758
数学推导CNN的BP, 究极详细
CNN公式推导.pdf
07-15
CNN卷积神经网络公司推导，很适合入门学习者了解公式。
卷积神经网络CNN理论推导-推导公式清楚明了
05-23
总的来说，CNN的理论推导涉及误差反向传播、权重更新、激活函数的导数计算以及卷积层和池化层的误差传播规则。这些复杂的数学运算使得CNN能够自动学习和提取输入数据的特征，从而实现高效准确的模型训练。在实际应用...
1D-cnn推导
最新发布
03-09
好的，我现在需要回答用户关于1D-CNN的工作原理和数学推导的问题。首先，我要回忆一下1D-CNN的基本结构和应用场景。1D卷积神经网络通常用于处理序列数据，比如时间序列或文本数据，通过卷积核在单一维度上滑动提取...
cnn卷积前后推导
11-30
CNN卷积前后推导是深度学习中卷积神经网络（CNN）的基础概念和计算过程的详细解释。卷积神经网络是一种被广泛应用于图像识别、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的深度学习模型，其主要特点在于其能够自动地、高效...
[CNN反向传播]CNN反向传播推导
急流勇进
01-28 798
原文链接：http://jermmy.xyz/2017/12/16/2017-12-16-cnn-back-propagation/
CNN公式推导
悟以往之不谏，知来者之可追
10-31 359
CNN反向传播公式推导
寂寞灵魂
10-16 1119
1.http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/46575871        2.http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3468450.html        3.http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993371        4.Not
卷积神经网络CNN的反向传播算法推导
随风秀舞（diyoosjtu）
04-19 1003
文章目录1. 全连接层2. 池化层3. 卷积层4. 参考资料 1. 全连接层 与深度神经网络DNN的反向传播算法一致，辅助变量： {δL=∂J∂zL=∂J∂aL⊙σ′(zL)δl=(Wl+1)Tδl+1⊙σ′(zl)\left\{\begin{aligned} &\delta^L = \frac{\partial J}{\partial z^L} = \frac{\partial ...
CNN的手动推导与卷积的代码逐行实现
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CNN
CNN公式推导举例
Snail_Moved_Slowly的博客
04-07 934
CNN公式推导 本篇文章介绍了cnn的参数基本的计算过程，http://www.datakit.cn/blog/2016/03/23/bp_cnn.html，对于一些细节描述不是很清楚。但是对于参数的传播有例子加以说明。 pooling层和卷积层的反向传播需要参考 http://manutdzou.github.io/2016/05/15/CNN-backpropagation.htm
卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导
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walegahaha的博客
07-18 4万+
在看本篇博文之前，你需要对卷积神经网络有一定的理解，并且能够自主推导出经典BP神经网络反向传播的相关公式。
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