卷积神经网络
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针对回归训练卷积神经网络
针对回归训练卷积神经网络 此示例使用： Image Processing Toolbox Deep Learning Toolbox Statistics and Machine Learning Toolbox Try it in MATLAB 此示例说明如何使用卷积神经网络拟合回归模型来预测手写数字的旋转角度。 卷积神经网络（CNN 或 Conv…
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转载：cnn学习之卷积或者池化后输出的map的size计算
相信各位在学习cnn的时候，常常对于卷积或者池化后所得map的的大小具体是多少，不知道怎么算。尤其涉及到边界的时候。 首先需要了解对于一个输入的input_height*input_widtht的图像，在卷积或者池化的时候，经常需要加padding，这是为了处理边界问题时而采用的一种方式，于是原输入就变成了下图所示： 对于输出的size计算 如下图：…
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卷积核尺寸如何选取呢？
滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。 每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2； 卷积神经网络中卷积核越小越好吗？ 多个小的卷积核叠加使用要远比一个大的卷积核单独使用效果要好的多，在连通性不变的情况下，大大降低了参数个数和计算复杂度。 当然，卷积核也不是越小越好，对于特别稀疏的数据比如下图所示，当使…
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卷积神经网络总结
卷积神经网络总结 卷积神经网络总结 ——放牛娃的春天 原文链接：http://blog.csdn.net/achaoluo007/article/details/40956285 CNNs应用的最成功的一个例子：Yann LeCun（曾经是Hinton组的research associate） 链接：http://yann.lecun.com/e…
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opencv::卷积运算函数filter2D()
opencv::卷积运算函数filter2D() 使用掩模板矩阵(kernel)计算每个像素值 与原图相比，没有黑边 int main(int argc, char** argv) { Mat srcImage = imread(STRPAHT2); //判断图像是否加载成功 if (srcImage.data) cout << “图…
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Chinese-Text-Classification，用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类。
项目地址：https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification欢迎提问：http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写：cnn-text-classification-tf 主要的改动： 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特…
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卷积网络中的通道(Channel)和特征图
转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Pooling)。 其中池…
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MINST手写数字识别（二）—— 卷积神经网络（CNN）
今天我们的主角是keras，其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层，向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。 所以，今天就来带大家写keras中的Hello World ， 做一个手写数字识别的cnn。回顾cnn架构： 我们要处理的是这样的灰度像素图： 我们先来看…
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CNN中卷积层的计算细节
转载自：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79652487 前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理 输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽…
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python——对图像进行卷积操作，使用多个滤波器
线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求…
