深度学习之卷积神经

最新推荐文章于 2024-06-01 23:30:14 发布
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#深度学习

本文深入探讨了深度神经网络与传统神经网络的区别，特别是在图像识别任务中的应用。文章详细解释了卷积神经网络（CNN）的工作原理，包括卷积层和平铺层的作用，以及如何通过滤波器提取图像特征。

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深度神经网络

深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学 习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。 随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。

普通全连接神经网络的缺点

参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32 * 32 * 3，就会有这么多权重，如果说更大的图片，比如200 * 200 * 3就需要120000多个，这完全是浪费资源
没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说， 每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的。
层数限制

卷积神经如何？

在这里插入图片描述
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)。

  • 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射
  • 池化层：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低网络的复杂度，（最大池化和平均池化）

对于一张输入图片, 将其转化为矩阵, 矩阵的元素为对应的像素值. 假设有一个 5×5 5 的图像，使用一个 3×3 的卷积核进行卷积，可得到一个 3×3 的特征图. 卷积核也称为滤波器(Filter).
在这里插入图片描述

黄色的区域表示卷积核在输入矩阵中滑动, 每滑动到一个位置, 将对应数字相乘并求和, 得到一个特征图矩阵的元素. 注意到, 动图中卷积核每次滑动了一个单位, 实际上滑动的幅度可以根据需要进行调整. 如果滑动步幅大于 1, 则卷积核有可能无法恰好滑到边缘, 针对这种情况, 可在矩阵最外层补零, 补一层零后的矩阵如下图所示:

卷积核在提取特征映射时的动作称之为padding（零填充），由于移动步长不
一定能整出整张图的像素宽度。其中有两种方式，SAME和VALID

  • SAME：越过边缘取样，取样的面积和输入图像的像素宽度一致。
  • VALID：不越过边缘取样，取样的面积小于输入人的图像的像素宽度
    在这里插入图片描述
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【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(8)：卷积神经网络的应用
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【论文精读】Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion 视频分类任务
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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合
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看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的 AAF ，与此前的 SENet、SKNet 等很相似，但 AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在 Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！
RE2..
gg13213的博客
10-02 334
RE2Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features 论文提出了一种快速且高效的文本匹配模型，建议保留三个可用于序列间对齐的关键特征：原始点对齐特征、先前对齐特征和上下文特征。 模型结构（只给出一半）： 虚线框起来的作为一个模块（block） 嵌入层+编码层，池化层 嵌入层采用GLOVE的wo
深度学习之卷积神经网络
03-27
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含[卷积](https://baike.baidu.com/item/卷积/9411006...是[深度学习](https://baike.baidu.com/item/深度学习/3729729)（deep learning）的代表算法之一。
深度学习之卷积神经网络.pptx
12-04
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向...卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习代表算法之一。ppt是概括了传统的经典神经网络和卷积神经网络，希望对有ppt讲解需求的人有帮助。
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一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15 = 11760 多个；若输入的
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