• 卷积神经网络

    全连接神经网络 卷积神经网络(局部连接,相对于全连接而言) 全连接神经网络 weight太多了,导致计算量太大 pooling(池化):特征聚集、降维(降低维度)、光滑 目的: 降低输出规模 增加可解释性 避免丢失更多...
    文章 2017-10-25 895浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,负责接收输入数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络...
    文章 2017-11-09 868浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,负责接收输入数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络...
    文章 2017-11-08 841浏览量
  • 神经网络和反向传播算法——反向传播算法本质上是随机...

    上图展示了一个全连接(full connected,FC)神经网络,通过观察上面的图,我们可以发现它的规则包括: 神经元按照层来布局。最左边的层叫做输入层,负责接收输入数据;最右边的层叫输出层,我们可以从这层获取神经网络...
    文章 2017-11-09 1426浏览量
  • 全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

    在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected,FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接...
    文章 2018-04-21 6547浏览量
  • CNN卷积神经网络

    人工全连接神经网络 (1)每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的 (2)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 传统神经网络存在的问题: (1)权...
    文章 2018-05-26 1467浏览量
  • 亚马逊专家揭秘:如何建立自动检测乳腺癌的深度学习...

    另一方面,卷积神经网络的损失值比全连接神经网络要低,这表明卷积神经网络中的梯度下降函数在收敛到局部最小值处表现最好。损失值是由成本函数计算的,基本定义了模型与期望输出值之间的差距。梯度下降试图通过缓慢...
    文章 2018-01-08 812浏览量
  • 普林斯顿新算法自动生成高性能神经网络,同时超高效...

    然而目前主流的神经网络仍然是全连接(fully connected)。为了实现稀疏性,研究者提出了多种不同的修剪方式,以及对卷积层的局部卷积算法(partial-area convolution),从而实现了在精度不变的前提下,参量和浮点...
    文章 2017-11-14 3075浏览量
  • 卷积神经网络(CNN)小结

    全连接结构的神经网络中,隐藏层神经元和输入层的所有神经元都存在形成连接,带来的潜在问题是参数数量的膨胀。假设输入的是一幅像素为100100的图像,隐含层有1000个节点,光这一层就有(100100+1)*1000个权重...
    文章 2018-03-12 1860浏览量
  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩...

    在不考虑输入层的情况下,一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层(Convolutional Layer)、激活层(Activation Layer)、池化层(Pooling Layer)及全连接层(Fully Connected Layer)组成。图11-1 典型卷积神经...
    文章 2017-08-06 23694浏览量
  • 机器学习之卷积神经网络(三)

    神经网络的基本构造模块我们已经讲完了,一个卷积神经网络包括卷积层、池化层和全连接层。许多计算机视觉研究正在探索如何把这些基本模块整合起来,构建高效的神经网络,整合这些基本模块确实需要深入的理解。根据我...
    文章 2019-08-09 907浏览量
  • 神经模拟重大突破,新算法拥有脑超级计算机模拟能力

    自2014年以来,运行于德国Jülich超级计算中心的RIKEN和JUQUEEN超级计算机上的petascale*K超级计算机上的利用NEST进行的大规模神经网络仿真可以模拟人脑中约1%的神经元的连接。这些模拟使用了NEST算法的先前版本。...
    文章 2018-03-26 3741浏览量
  • DC学院学习笔记(二十三):进阶机器学习技术概览

    原理:卷积神经网络判断一个图片是否包含目标的过程,包括四个步骤:图像输入(Input Image)→卷积(Convolution)→最大池化(Max Pooling)→全连接神经网络(Fully-Connected Neural Network)计算。卷积神经...
    文章 2018-02-21 1693浏览量
  • Dropout大杀器已过时?视网络模型而定!

    不幸的是,最近一些新的卷积神经网络模型已经远离这种全连接结构,通过用全局平均池化(GAP)替换全连接层,这样可以大大减少网络模型的大小,同时提高网络模型的性能。之后会再写一篇文章,详细说明如何在卷积神经...
    文章 2018-09-09 1978浏览量
  • CNN中的局部连接(Sparse Connectivity)和权值共享

    下图是一个很经典的图示,左边是全连接,右边是局部连接。对于一个1000×1000的输入图像而言,如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个,采用全连接则有1000×1000×10^6=10^12个权值参数,如此数目巨大的参数几乎难以...
    文章 2017-11-16 2568浏览量
  • NLPIR智能采取人工神经网络技术深度挖掘

    人工神经网络是模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。这些神经元按某种方式连接起来,形成大脑内部的生理神经元网络。这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱,按外部的...
    文章 2018-09-27 1067浏览量
  • 重磅!《深度学习 500 问》已更新,GitHub 标星 2.6W...

    LeNet-5 模型是 Yann LeCun 于 1998 年提出来的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在 MNIST 数据中,它的准确率达到大约 99.2%。典型的 LeNet-5 结构包含卷积层、池化层和全连接层,顺序一般是:卷...
    文章 2019-08-28 954浏览量
  • 哈尔滨工业大学沈俊楠:典型模式-卷积神经网络入门

    在计算机视觉(Computer Version)领域中卷积层是指感受野(Receptive Field)与卷积核(Kernel)的内积通过激活函数(Activation Function)之后输出特征图像(Feature Map)结果多层的卷积层、池化层、全连接层,...
    文章 2018-03-22 2671浏览量
  • AI学习笔记——卷积神经网络(CNN)

    上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习,在神经网络中,每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图),这种连接关系叫全连接(Full Connected)。如果以图像识别为例,输入就是是每个像素点,那么每...
    文章 2018-04-01 1950浏览量
  • 自然语言处理的6大法宝

    MLP可以被看作是一个有向图,由多个节点层组成,每一层全连接到下一层。其在自然语言处理方面的主要应用是语音识别和机器翻译。2.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络包括卷积层和池化层两部分。它其实和我们上节所...
    文章 2017-11-07 2648浏览量
  • 深度学习与神经网络:最值得关注的6大趋势

    多数神经网络都是“全连接的”,也就是说,每一个隐藏单元和输出单元都与另一边的所有单元相连接。每个单元之间的连接称为“权重”,权重可正可负,这取决于它对另一个单元的影响程度。权重越大,对相关单元的影响也...
    文章 2018-09-11 2221浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,...
    文章 2017-08-01 1840浏览量
  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,...
    文章 2017-08-02 2636浏览量
  • Deepmind"预测地图"论文背后:神经科学或将助力深度...

    目前的深度神经网络主要是三种结构,即 DNN(全连接的)、CNN(卷积)和 RNN(循环),而目前的研究表明,人类神经网络可能比较类似上述三种结构的组合,层内更像DNN,层间和CNN 很类似,在时间上展开就是RNN。...
    文章 2017-10-24 1225浏览量
  • 每日一博|卷积神经网络初探

    神经网络应用于大图像时,输入可能有上百万个维度,如果输入层和隐含层进行“全连接”,需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络,每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分,参数数量会显著下降...
    文章 2017-06-02 1044浏览量
  • 不懂卷积神经网络?别怕,看完这几张萌图你就明白了

    这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络(CNN)的基本原理,并绕开了里面的数学理论。同时,如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣,作者推荐去读《Artificial Intelligence for Humans Volume 3:Deep...
    文章 2018-01-02 793浏览量
  • 用Python 进行深度学习

    全连接层用Dense表示。我们可以指定层中神经元的数量作为第一参数,指定初始化方法为第二参数,即初始化参数,并且用激活参数确定激活函数。既然模型已经创建,我们就可以编译它。我们在底层库(也称为后端)用高效...
    文章 2018-09-15 4072浏览量
  • 能帮你更好理解分析深度卷积神经网络,今天要解读的是...

    首先设计了包含10个卷积层,4个池化层和2个全连接层的卷积神经网络BaseCNN,使用普遍的ReLU激活函数,普遍的损失函数交互熵。网络结构如图10所示。将该网络用于CIFAR10数据库中,在测试的时候实现了11.32%的错误率。...
    文章 2016-11-23 24002浏览量
  • 斯坦福证明神经网络能直接在光学芯片上训练

    在这项新研究中,研究人员通过设计一种光学芯片来复制传统计算机训练神经网络的方式,克服了实现光学神经网络(all-optical neural network)的一个重大挑战。人工神经网络可以被视为一个带有许多旋钮的黑盒。在...
    文章 2018-07-30 1216浏览量
  • 卷积神经网络VGG16这么简单,为什么没人能说清?

    现在详细介绍VGG16,需要补充一点神经网络的知识,9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念 一张图片如何作为输入?如下图,彩色图像有RGB三个色值通道,分别表示红、绿、蓝,每个通道内的像素可以用一个像下图...
    文章 2018-07-19 2876浏览量
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