卷积神经网络(3)

迁移学习(概念)：

就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。根据论文DeCAF中的结论，可以保留训练好的Inception-3模型中所有卷积层的参数，只是替换最后一层全连接层，在最后这一层全连接层之前的网络层称之为瓶颈层。

将新的图像通过训练好的卷积神经网络直到瓶颈层的过程可以看成是对图像进行特征提取的过程。在训练好的Inception-3模型中，因为将瓶颈层的输出再通过一个单层的全连接层神经网络

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时间： 2024-10-19 05:47:42

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CNN卷积神经网络新想法

最近一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来,看了好多论文,写了一篇综述,对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 其实卷积神经网络并不是一项新兴的算法,早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时只用来识别支票上的手写体数字,并且应用于实际.2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力,从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构,重新回到人们视线,此时硬件的运算

TensorFlow框架(4)之CNN卷积神经网络详解

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

卷积神经网络CNN

本文学习笔记的部分内容參考zouxy09的博客,谢谢!http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 什么是卷积卷积假设改名为"加权平均积",就会非常好理解了.卷积的离散形式就是经常使用的加权平均.而连续形式则可理解为对连续函数的加权平均.假如我们观測或计算出一组数据.但数据因为受噪音的污染并不光滑.我们希望对其进行人工处理. 那么.最简单的方法就是加权平均.实际上加权平均是两个序列在做离散卷积,当中一个序列是权重,还有一个序

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例

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 28×28 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 w 就有 784×15=11760 多个:若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片,输入神经元就有28×28×3=2352 个-- .这很容易看出使用全连接神经网络处理图像中的需要训

卷积神经网络CNN在自然语言处理中的应用

卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Processing, NLP)的狂潮.2015年以来,有关深度学习在NLP领域的论文层出不穷.尽管其中必定有很多附庸风雅的水文,但是也存在很多经典的应用型文章.笔者在2016年也发表过一篇关于CNN在文本分类方面的论文,今天写这篇博客的目的,是希望能对CNN的结构做一个比较清晰的阐述,同时就目前的研究现状做一个

卷积神经网络（CNN）

1. 概述卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性.1962年