卷积神经网络到底如何提取特征的

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用文氏图来理解卷积神经网络如何决定提取哪些特征：https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/84890592

为什么卷积能够提取图像的特征？看完此文应该能够给你一个答案：https://blog.csdn.net/charleswangzi/article/details/82733016

浅析卷积神经网络为何能够进行特征提取：https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/83895555

原文地址：https://www.cnblogs.com/lzhu/p/10547663.html

时间： 2024-10-01 23:54:25

卷积神经网络到底如何提取特征的的相关文章

掌握卷积神经网络，从一个简单项目开始

卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了.本文从基础入手,介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术,并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考.想入手 CNN 的朋友不可错过~首先,我们先看看下面这张照片: 图源:Pix2PixHD这不是一张真实的照片,你可以新建一个窗口来打开它,放大看看,可以看到马赛克.实际上,这张照片是由 AI 生成的,是不是看起来很真实?这项技术就是卷积神经网络.它是深度神经网络的一个分支,处理图像的效果格外好. 图源:ImageNet上图是几年来赢得 Imag

卷积神经网络详解

1 前言 在dl中,有一个很重要的概念,就是卷积神经网络CNN,基本是入门dl必须搞懂的东西.本文基本根据斯坦福的机器学习公开课.cs231n.与七月在线寒老师讲的5月dl班第4次课CNN与常用框架视频所写,是一篇课程笔记.本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的,但后面不断补充,故写成了关于卷积神经网络的通俗导论性的文章.有何问题,欢迎不吝指正. 2 人工神经网络 2.1 神经元 神经网络由大量的节点(或称"神经元"."单元")和相互连接而成.每个神经

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

卷积神经网络CNN总结

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      ? 数据输入层/ Input layer ? 卷积计算层/ CONV layer ? ReLU激励层 / ReLU layer ? 池化层 / Pooling layer ? 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要

【转】Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

原作者:zouxy09 原文链接:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己

神经网络以及卷积神经网络（CNN）初始

1 人工神经网络 1.1 神经元 神经网络由大量的神经元相互连接而成.每个神经元接受线性组合的输入后,最开始只是简单的线性加权,后来给每个神经元加上了非线性的激活函数,从而进行非线性变换后输出.每两个神经元之间的连接代表加权值,称之为权重(weight).不同的权重和激活函数,则会导致神经网络不同的输出. 举个手写识别的例子,给定一个未知数字,让神经网络识别是什么数字.此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神经元所定义.在通过非线性激活函数进行非线性变换后,神经元被激活然后被传递

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解. 可视化理解卷积神经网络 原文地址 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:<Visualizing and Understanding Convolutional Networks>,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,这篇文献告诉我们CNN的每一层到底学习到了什么特征,然后作者通过可视化进行调整网络,提高了精度.最近两年

[透析] 卷积神经网络CNN究竟是怎样一步一步工作的？（转）

视频地址:https://www.youtube.com/embed/FmpDIaiMIeA    转载:http://www.jianshu.com/p/fe428f0b32c1 文档参阅:pdf [2MB] & ppt [6MB] & Web View & GitBook 补充知识:深度学习 - 反向传播理论推导 当你听到说深度学习打破了某项新技术障碍,那么十有八九就会涉及到卷积神经网络.它们也被称作CNNs或着ConvNets,是深层神经网络领域的主力.它们已经学会对图像进行

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不