卷积神经网络

  model = Sequential() model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=’relu’, input_shape=input_shape)) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation=’relu’)) model.add(MaxPooling2D…

本文翻译自: http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi 正如前文所述, 程序并未实现一个通用神经网络, 也并非一个神经网络开发环境. 它其实是一个非常特殊的网络, 一个5层卷积神经网络. 输入层接收 29×29 的灰…

【论文标题】Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network （2016 ISET） 【论文作者】Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang，Jiangbo Shu, and Hai Li…

  0有全连接网络，为什么还需要CNN 图像处理领域的特殊性，      全连接网络缺点：                              CNN解决办法：      1参数太多                                   |     局部连接      2没有利用图像之间位置的信息          |     权值共享 …

卷积运算(Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表示函数f 与经过翻转和平移与g 的重叠部分的累积。如果将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以被看作是“滑动平均”的推广。假设: f(x),g(x)是R1上的两个可积函数，并且积分是存在的。这样，随着 x 的不同取值，这个积分就定义了一个新函数h(x)，称为函…

/*今天师弟来问我，CV的书里到处都是卷积，滤波，平滑……这些概念到底是什么意思，有什么区别和联系，瞬间晕菜了，学了这么久CV，卷积，滤波，平滑……这些概念每天都念叨好几遍，可是心里也就只明白个大概的意思，赶紧google之~ 发现自己以前了解的真的很不全面，在此做一些总结，以后对这种基本概念要深刻学习了~*/   1.图像卷积（模板） (1).使用模板处理…

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”，作者代季峰 1，14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组，CVPR 16 两篇一作…

http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，…

  参考连接 ： https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566   1000*1000 的图像， 1000000个隐层神经元，参数个数： 10^12 –> 10^8 –> 100（单一卷积核）,或者10000（100个卷积核）

介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连接神经网络 左图：全连接神经网络（平面） 组成：输入层、…