• 卷积神经网络(CNN)小结

    卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。感受野和权值共享 卷积神经网络一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络...
    文章 2018-03-12 2223浏览量
  • 2019年上半年收集到的人工智能卷积神经网络干货文章

    吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少 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从卷积层、激活、池化到全连接深度解析卷积神经网络的原理CNN和VGGNet-16背后的架构...
    文章 2021-12-26 82浏览量
  • 黑马程序员3天玩转Python深度学习TensorFlow(第3天)

    卷积核-filter-过滤器-模型参数-卷积单元4.2.3 激活函数随着神经网络的发展&xff0c;大家发现原有的sigmoid等激活函数并不能达到好的效果&xff0c;所以才去新的激活函数。ReluTanhsigmoid4.2.4 池化&xff08;Polling&xff...
    文章 2022-10-29 18浏览量
  • 鉴定AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet等热门卷积神经...

    步长为1,使用零填充卷积神经网络输出为6 6 256,以此输入到全连接神经网络中用于提取图像特征的卷积层以及用于分类的全连接层是同时学习的重要技巧:Dropout策略防止过拟合使用加入动量的随机梯度下降算法,加速...
    文章 2022-09-22 36浏览量
  • 卷积神经网络 资料

    CNN是有监督学习网络,简单说就是图像作为数据,经过卷积-池化-再卷积-再池化,然后二维的feature maps拼接为一维的节点神经元,作为BP神经网络的输入,BP的最后一放一个softmax之类的分类器,然后实际输出和目标...
    文章 2015-12-20 735浏览量
  • 浅谈卷积神经网络及matlab实现

    卷积层:卷积神经网络的卷积层,也叫做特征提取层,包括二个部分。第一部分是真正的卷积层,主要作用是提取输入数据特征。每一个不同的卷积核提取输入数据的特征都不相同,卷积层的卷积核数量越多,就能提取越多输入...
    文章 2017-11-15 2637浏览量
  • 卷积神经网络概述

    AlexNet 再一次吸引了广大研究人员对于卷积神经网络的兴趣,激发了卷积神经网络在研究和工业中更为广泛的应用。现在基于卷积神经网络计算机视觉还广泛的应用于医学图像处理,人脸识别,自动驾驶等领域。越来越多的人...
    文章 2018-04-02 1293浏览量
  • 深度|卷积神经网络架构详解:它与神经网络有何不同?

    这个 FC 与神经元完全相连在卷积神经网络的末端。完全连接中的神经元连接着之前中的所有激活,这在常规的神经网络中能看到,并以相似的方式运行。希望你现在能理解一个卷积神经网络的这种架构了。这种架构还要...
    文章 2017-05-02 1724浏览量
  • 猫工智能:卷积神经网络层的实现

    20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。...
    文章 2018-03-13 1952浏览量
  • 机器学习之卷积神经网络-CNN介绍

    VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上...
    文章 2022-06-28 85浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    随后,Fukushima 提出的神经感知器(Neocognitron)是卷积神经网络的前身,它依赖局部连接的方式,由 K 神经网络层级联而成,每神经网络由 S-cell 单元,U sl 及复杂的单元相间分布而成,这种交替分布的形式是...
    文章 2018-05-07 5379浏览量
  • 图像识别:卷积神经网络

    全连接通常放在卷积神经网络的尾部,之间所有的神经元都有权值连接。目的是将网络中学习到的特征全部映射到样本的标记空间,从而进行类别判断。Softmax函数通常用在神经网络的最后一,作为分类器的输出,...
    文章 2022-10-13 20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

    本文详细介绍了关于卷积神经网络的基础概念和知识与讲解,并列举实例展示了卷积和池化的效果。直播视频回顾请点击以下是精彩视频内容整理:问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法,所以本文将可以围绕下面...
    文章 2018-03-22 3012浏览量
  • 理解卷积神经网络的利器:9篇重要的深度学习论文(上...

    在这篇题为“卷积神经网络的可视化和理解”的论文中,Zeiler团队首先解释了重新对卷积神经网络感兴趣的原因,这源自于大型训练集的可访问性,以及随着GPU的使用率增大,计算能力也有提高。作者还提到“更好的架构会...
    文章 2018-03-19 6725浏览量
  • 深度学习与CV教程(5)|卷积神经网络

    一个用于 CIFAR-10 图像数据分类的卷积神经网络的结构可以是「输入-卷积层-ReLU-池化-全连接」,这四个也是目前卷积神经网络比较常用的。输入是 存有图像的原始像素,本例中图像宽高均为 32,有3个...
    文章 2022-05-30 789浏览量
  • 深度学习教程|卷积神经网络解读

    6.卷积神经网络单层结构6.1 CNN单层结构卷积神经网络的单层结构如下所示:与上面提到的卷积过程相比较,卷积神经网络的单层结构多了激活函数(上图使用的ReLU)和偏置量b;对比标准神经网络:卷积神经网络把上式中 与 ...
    文章 2022-04-21 3544浏览量
  • 深度学习复习作业题目及面试常见问题

    一、卷积神经网络1.普通卷积神经网络具体结构&xff1f;各作用输入 全连接 卷积层 池化 输出输入&xff1a;与传统神经网络/机器学习一样&xff0c;模型需要输入的进行预处理操作卷积层&xff1a;进行特征提取&xff0c;...
    文章 2022-10-12 22浏览量
  • 深度学习修炼(八)—— 经典卷积网络

    这实际上也把深度学习救活了,因为在ResNet出来前,人们认为深度学习只能到达一定数,它不能继续堆叠了,而当ResNet出来后,神经网络的层数得到了进一步的提高,尽管数提高后提升很少的准确率。8.5 感受野我们来...
    文章 2022-10-18 25浏览量
  • 卷积神经网络的最佳解释!

    对于特定的特征图,每个神经元仅与输入图像的一小块连接,并且所有神经元具有相同的连接权重,这就是CNN与神经网络的最大区别。参数共享和局部连接 参数共享指的是特定特征图中所有神经元的权重共享。局部连接是每个...
    文章 2018-08-13 2128浏览量
  • 机器视觉与卷积神经网络

    但是随着机器视觉的发展,卷积神经网络的应用也变得越来越重要了。机器视觉卷积神经网络.jpg 早在1968年,加拿大神经生物学家David Hubel与瑞典神经生理学家Torsten Wiesel针对猫科动物视觉皮进行了合作研究。视觉...
    文章 2017-09-07 2416浏览量
  • 一篇文章带你了解纹理表示和卷积神经网络

    卷积神经网络卷积层和卷积的情况差不多,只不过彩图会有初始的3深度,将卷积核与彩图重合后进行点运算的到一个值,最后得到一个特征响应图,多种特征卷积核最后会得到多张特征响应图卷积步长卷积完一次后向后移动...
    文章 2022-09-19 47浏览量
  • 《中国人工智能学会通讯》——4.13 采用关联滤波器...

    经典的卷积神经网络模型[1](CNN),大体上是由若干个卷积神经堆叠构成的深度多层次神经网络模型,由于其在图像识别[2]、视频分类[3]等计算机视觉领域中所展现的优异性能,CNN 的拓展应用及其优化研究越来越受到...
    文章 2017-09-04 1307浏览量
  • 卷积神经网络VGG16这么简单,为什么没人能说清?

    卷积核如何设置可以参考卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?一般取(3,3)的小矩阵,卷积核里面每个值就是我们需要寻找(训练)的神经元参数(权重),开始会随机有个初始值,当训练网络时,网络会...
    文章 2018-07-19 3048浏览量
  • 深度学习入门笔记系列(六)——卷积神经网络(CNN)...

    可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络&xff0c;神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式&xff08;特征&xff09;xff0c;然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理&xff0c;它试图将视觉系统模型化&xff0c;使其能够在即使...
    文章 2022-02-18 88浏览量
  • 从CNN视角看在自然语言处理上的应用

    所以可以看出这里的 k 是随着句子的长度和网络深度而改变,我们的直观的感受也能看出初始的句子层提取较多的特征,而到后面提取的特征将会逐渐变少,同时由于 k_top 代表最顶层的卷积层需要提取的个数。这里的网络...
    文章 2017-10-23 3943浏览量
  • 深度学习修炼(七)—— 卷积神经网络

    对此,我们说卷积过程是保持两个特性的:平移不变性:不管检测对象出现在图片的哪个位置,神经网络的前面几应该对相同的图像区域反应都一样,你不能说猪就不能上天了是吧。局部性:神经网络的前面几应该只探索...
    文章 2022-10-18 30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...

    图1 CNNVis一个能够帮助专家理解分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具 摘要深度卷积神经网络CNNs在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试这是由于没有很好的理解...
    文章 2017-07-12 4778浏览量
  • NLP教程(8)-NLP中的卷积神经网络

    主要讲解卷积神经网络的结构,及其在NLP场景下的使用方式,一些模块和可调结构。笔记核心词卷积神经网络/CNN卷积层池化多卷积核多通道/Multiple-Channels卷积核N-gramfilterk-max pooling文本分类1.NLP中的卷积...
    文章 2022-05-16 357浏览量
  • 深度学习之四大经典CNN技术浅析|硬创公开课

    不过Inception V1比NIN更进一步的是增加了分支网络NIN则主要是级联的卷积层和MLPConv层。一般来说卷积层要提升表达能力主要依靠增加输出通道数但副作用是计算量增大和过拟合。每一个输出通道对应一个滤波器同一个...
    文章 2017-08-01 2555浏览量
  • 自然语言处理的6大法宝

    他建立一个基于word2vec的模型,并从多个基准和维度对它进行了一系列的实验,而令人满意的结果也印证了卷积神经网络的出色。而 Xiang Zhang和Yann LeCun则在其论文Text Understanding from Scratch中揭示了卷积神经...
    文章 2017-11-07 2918浏览量
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