《CNN笔记总结系列之一》简要介绍及输入层

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#神经网络 #卷积

《CNN笔记总结系列之一》简要介绍及输入层

-------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途-------

一、卷积神经网络应用

    卷积神经网络在计算机视觉领域有十分广泛的应用，尤其实在图像识别（image classification），物体识别（object recognition），行为认知（action recognition），姿态估计（pose estimation），神经风格迁移（neural style transfer）等。而在人体行为识别领域，针对图像的行为认知研究中，卷积神经网络提取的图像特征被应用于行为分类；在视频的行为认知问题中，卷积神经网络可以保持其二维结构并通过堆叠连续时间片段的特征进行学习、建立沿时间轴变化的3D卷积神经网络、或者逐帧提取特征并输入循环神经网络，三者在特定问题下都可以表现出良好的效果。

二、卷积神经网络简要介绍

    卷积神经网络（CNN）是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络，例如图像数据可以看作二维的像素网络，是深度学习的代表算法之一。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络。

    与神经网络关系？

    在我们所学习的神经网络中，它的结构如下所示：
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    其实卷积神经

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cnn输入层_深入理解卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络简介传统的BP神经网络与DNN(深度神经网络)不同层神经元的连接方式是“全连接”，也就是这一次层的一个神经元的输入，会接受上一次每一个神经元的输出，这种方式即为“全连接神经网络”。这样的连接方式有一个的缺点：因为权值与偏置等参数量大，导致训练收敛十分缓慢。特别是对于图像这样的训练数据，动不动就是数以百万的像素，理论上虽然可以收敛，但你可能得等上N年才有结果，而且它的泛化性也会变差。例如...
《CNN笔记总结系列之三》激励层
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《CNN笔记总结系列之三》激励层 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- 前言     《CNN笔记总结系列》前两部分简要介绍了CNN的数据输入层以及卷积计算层，这一部分紧接着上述内容进行激励层的介绍。 一、激励层简要介绍     在神经网络中，神经元向后传递信息需要与阈值做比较来激活神经元从而向后传递信息，而同样在CNN卷积神经网络中，在卷积后同样需要激活过程，而把卷积层输出结果做非线性映射就是激励层的作用。     为什么要用激活函数？     如果不用激活函数，每一层输出都是上
cnn输入层_CNN概述
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CNN——Convolutional Neural Network我的博客：CNN概述_人工智能_稚与的博客-优快云博客​blog.youkuaiyun.com卷积神经网络简介特点将大数据量的图片降维成小数据量有效保留图片特征应用领域人脸识别、自动驾驶、无人安防CNN解决的问题图像的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中容易丢失特征（其实就对应了两个特点）下面具体看一下这两个问题数据量大图像...
CNN基本结构
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输入层是卷积神经网络的第一层，主要负责接收和预处理原始图像数据。其输入通常是一个三维张量，由高度、宽度和通道数三个维度组成。
CNN - 卷积神经网络输入层
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数据输入层：Input Layer 1、数据预处理 进行预处理的主要原因是： 输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢，训练时间长 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小 由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域 S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(...
cnn输入层_卷积神经网络-CNN
weixin_39557373的博客
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一、感受野一些神经元看线、一些神经元看线的方向，一些神经元有更大的感受野，组合底层的图案二、卷积层CNN里最重要的构建单元就是卷积层神将元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个元素，只是连接他们感受野的像素，以此类推，第二个卷阶层的神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方块的神将元。比如，以前做MNIST的时候，把图像变成1D的，现在直接用2D三、卷积的计算特征图(Feature Map)2. 步长...
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）卷积层用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野),这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以
《CNN笔记总结系列之五》全连接层及卷积网络相关其他知识
weixin_44014740的博客
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《CNN笔记总结系列之五》全连接层及卷积网络相关其他知识 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- 前言     《CNN笔记总结系列》的[1]-[4]分别介绍了卷积神经网络的输入层、卷积层、激励层以及池化层。本文紧接着上述内容，简单介绍卷积神经网络的全连接层。 一、全连接层     全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。     
《CNN笔记总结系列之四》池化层
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《CNN笔记总结系列之四》 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- 前言     在《CNN笔记总结系列》中，[1]-[3]已经分别介绍了卷积神经网络的数据输入层、卷积计算层和激励层。本文紧接上述内容，着重讲解卷积神经网络池化层的相关知识。 一、池化层简要介绍     池化层是夹在两个连续的卷积层之间，用于压缩数据和参数的量由此来减小过拟合的。同时，池化的目的是提取特征，以减少向下一阶段传递的数据量，所以从图像处理的层面来说，池化层的最主要的作用就是压缩图像的同时，保留图像中的关键特
CNN简单笔记
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### CNN简单笔记详解 #### 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理任务。CNN的设计灵感来源于人类视觉系统的工作方式，通过模仿生物视觉皮层的...
卷积神经网络基础--输入层、卷积层
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局部连接是由人的视觉系统激发出来的，它通过将卷积层的结点与上一层的局部结点相结合，从而达到学习局部特征的目的。而在局部连接中，单一的神经元仅需要对图象的局部感知，再将全部的局部感知信息按顺序合并，就可以获得整个图象的整体信息。如图表示的是权值共享。需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间，因此进行网络训练的数据得映射到相应的区间。局部连接和权值共享是卷积层的两个最主要的特征：为提取数据的特征信息，需把数据中潜在的具有相关性的信息抽象化，便于进行以上两个特征操作。
卷积神经网络——输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层（转载）
邹小驴
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文本分类是自然语言处理中非常底层且至关重要的任务之一，其常见方法由以前的传统模型如朴素贝叶斯加之一些常规的特征提取操作，如TF-IDF、LDA等等，演变到如今一系列的深度模型，主要包括CNN及其变种, 以RNN为基础的诸多序列模型，以及后来的RCNN, RNN via attention等等。但由于textCNN的实现简便、支持并行（从而运行速度很快），还是受到许多研究者的青睐，因而常常被用作一些...
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卷积神经网络(CNN)由输入层、卷积层、激活函数、池化层以及全连接层构成。INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）简单来说：卷积用来提取特征，池化压缩特征，全连接层用来加权重。
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提到深度学习，想必各位小伙伴对卷积神经网络(CNN)一词一定不陌生，那么卷积神经网络的发展史、网络结构中的输入层、卷积层、池化层、全链接层、输出层究竟是什么呢。从这里开始，笔者将带你一步步走进CNN(以理论为主，应用目前可以参考用TensorFlow教你做手写字识别和OpenCV+TensorFlow实现自定义手写图像识别 2篇文章，也可以后台留言交流)。发展史卷积神经网络...
卷积神经网络(CNN)基础
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在卷积神经网络（CNN）中，softmax损失函数（也称为交叉熵损失函数）是用来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异的损失函数。它在分类任务中被广泛使用，尤其是当输出需要解释为概率分布时。定义：Softmax损失函数是结合了Softmax激活函数和交叉熵损失的函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。作用作为优化目标，引导模型调整参数以最小化损失。适用于多分类任务，输出概率分布便于解释和比较。
写一个CNN的学习笔记
05-03
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种常用于图像、音频等数据的深度学习模型。它通过卷积层、池化层等操作，对输入数据进行特征提取，最终输出分类结果。下面是一个简单的CNN的学习笔记： ## 1. 卷积层 卷积层是CNN的核心组件之一，它通过滑动一个固定大小的卷积核（filter）在输入数据上进行卷积操作，从而提取出输入数据的局部特征。在卷积操作中，卷积核的参数是要被学习的，因此卷积层可以自动学习到对输入数据最有效的特征。 卷积操作的数学定义如下： $$ y_{i,j} = \sum_{m=0}^{k-1} \sum_{n=0}^{k-1} x_{i+m,j+n} \cdot w_{m,n} $$ 其中，$x$ 是输入数据，$y$ 是卷积后的输出数据，$w$ 是卷积核。$k$ 是卷积核的大小。在卷积操作中，卷积核从左上角开始，每次向右移动一个像素，直到遍历完整张图片，得到卷积后的输出数据。 ## 2. 池化层 池化层是一种用于减少特征图大小的操作。它将输入数据的局部区域进行池化操作，输出一个单一的值。常用的池化操作包括最大池化、平均池化等。 最大池化操作的数学定义如下： $$ y_{i,j} = \max_{m=0}^{k-1} \max_{n=0}^{k-1} x_{i+m,j+n} $$ 其中，$x$ 是输入数据，$y$ 是池化后的输出数据。$k$ 是池化的大小。 ## 3. 全连接层 全连接层是CNN的输出层，它将卷积层和池化层提取到的特征进行连接，并输出最终的分类结果。在全连接层中，每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，因此全连接层的参数量很大。 ## 4. Dropout Dropout是一种防止过拟合的技术。在训练过程中，Dropout会随机将一部分神经元的输出设置为0，从而强制神经网络学习到更加鲁棒的特征。 ## 5. 损失函数 损失函数是CNN训练过程中的关键指标，它用于评估模型的预测结果与真实结果之间的差异。常用的损失函数包括交叉熵损失函数、均方误差损失函数等。 ## 6. 优化器 优化器是用于更新神经网络参数的算法。常用的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。 以上是一个简单的CNN的学习笔记，希望对你有所帮助！
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