cnn 实例

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4.2 CNN实例探究

阅读他人的代码能够帮助你学习编程.类似的,研究他人开训练出的实例,有助于你构建自己的CNN. 1．classicla network 1.1 LeNet-5 n_H,n_W在减小,n_C在增加 一个或多个卷积层后边跟一个池化层 阅读论文:只需精读第二段 1.2 AlexNet 论文:任务被分到了两个GPU上处理 LRN局部响应归一化层 1.3 VGGNet 2.ResNet 跳远连接输入和输出若维度不同,则需要将输入乘以一个矩阵,以便将其维度与输出一致 3.Inception 网路中的网络(1*

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN（含Python实例）

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有很多细节不对之处. 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正. 博客虽水,然亦博主之苦劳也. 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用spark来把这些GPU都利用起来.听闻d

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.3

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3 http://blog.csdn.net/sunbow0 第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络) 3实例 3.1 测试数据 按照上例数据,或者新建图片识别数据. 3.2 CNN实例 //2 测试数据 Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN) valdata_path="/use

实战卷积神经网络

在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题.但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱. CNN能做什么 CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用.主要被用来找寻图片中的模式.这个过程主要有两个步骤,首先要对图片做卷积,然后找寻模式.在神经网络中,前几层是用来寻找边界和角,随着层数的增加,我们就能识别更加复杂的特征.这个性质让CNN非常擅长识别图片中的物体. 学习CNN之前,我们需要对CNN和Deep Learning有一个简

卷积神经网络总结

一. CNN的生物原理,应用以及优点 CNN根据人眼睛视觉神经的局部感受野特点设计,广泛应用在图像图像,模式识别,机器视觉和语音识别中,它对图像平移.缩放.旋转等的变形具有高度不变性.总之,CNN的核心思想是将局部感受野,权值共享,时间或空间子采样这三种思想结合起来获得了某种程度的平移.缩放.旋转不变性. 二. CNN的网络结构 CNN是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成. 图1 CNN的网络结构 C层为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连

C++卷积神经网络实例：tiny_cnn代码详解（12）——从CNN中看多态性

最近由于在准备论文的相关事宜,导致博客的更新速度有点缓慢,望大家见谅.不过该更新还是要更新的,所以今天我就挤出一点时间来更新一篇.由于之前的博文已经将tiny_cnn中相关的网络层结构介绍的差不多,接下来的博文中着重介绍卷积神经网络的训练流程和测试流程,重点就是前向传播算法和反向传播算法.不过我在研究CNN前向传播算法的流程时,发现作者在前向传播算法的调用过程中,很好的体现了C++的多态性特点,考虑到多态性是各个招聘单位面试时饱受青睐的一道考题,于是决定单独拿出一篇博文来从tiny_cnn的角度

tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru

CNN中的卷积理解和实例

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算