卷积神经网络
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卷积的发展历程，原理和基于 TensorFlow 的实现
http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 稀疏交互 在生物学家休博尔和维瑟尔早期关于猫视觉皮层的研究中发现，视觉皮层中存在一些细胞对输入空间也就是图像中的子区域非常敏感，我们称为感受野。在神经网络中，稀疏交互就是下一层节点只和上一层中的部分节点进行连接的操作。稀疏交互可以显著的降低神经网络中参数的数量…
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FFT在卷积中的应用
两个函数的卷积是一个非常有意义的物理概念，在谐波分析和图象处理等许多科学领域都有重要应用。在FFT出现之前，关于卷积的计算，与DFT一样，忍受着沉重的计算负担。为此，本节将讨论卷积以及利用FFT对离散卷积的计算问题。 §4.1 卷积 假设x(t)和h(t)是定义在实轴上的实值或复值函数，则x(t)与h(t)的卷积简记为x(t)*h(t)，且由以下积分确定 …
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卷积神经网络-week1编程题1（一步步搭建卷积神经网络）
导包 1 import numpy as np 2 import h5py 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 plt.rcParams[‘figure.figsize’] = (5.0, 4.0) # set default size of plots 6 plt.rcParams[‘image.interpolat…
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学习笔记TF027:卷积神经网络
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)，可以解决图像识别、时间序列信息问题。深度学习之前，借助SIFT、HoG等算法提取特征，集合SVM等机器学习算法识别图像。 SIFT，缩放、平移、旋转、视角转变、亮度调整畸变的一定程度内，具有不变性。有局限性，ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上，常年难以…
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[转] 图像滤波 卷积 相关
http://sunnysnow2004.blog.163.com/blog/static/5282482420085184017571/ 1 图像滤波的基本概念 图像常常被强度随机信号（也称为噪声）所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等．椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值．而脉冲噪声则只含有随机的…
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卷积神经网络概念与原理
一、卷积神经网络的基本概念 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。 卷积…
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卷积神经网络通俗解读
转载自：https://blog.csdn.net/dong_lxkm/article/details/80575207 一、前言 最近一直在研究深度学习，联想起之前所学，感叹数学是一门朴素而神奇的科学。F＝G*m1*m2/r²万有引力描述了宇宙星河运转的规律，E=mc²描述了恒星发光的奥秘，V=H*d哈勃定律描述了宇宙膨胀的奥秘，自然界的大部分现象…
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Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱，是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法。在SparkMLlib中的实现。详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构： 第一章Neural Net(NN) 1、源代码 2、源代码解析 3、实例 第二章D…
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深度学习笔记（六） 卷积神经网络
1.通常神经认知机包含两类神经元，即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数，即感受野与阈值参数，前者确定输入连接的数目，后者则控制对特征子模式的反应程度。在传统的神经认知机中，每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布，也就是说如果眼睛感受到物体是移动的，即已感受到模糊和残影，S-感光区会调整识别模式，这时它不会完整地提取…
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图像识别和卷积神经网路案例的实现
图像识别卷积网络实现案例 Mnist数据集卷积网络实现 前面在MNIST上获得92％的准确性是不好的，对于CNN网络来说，我们同样使用Mnist数据集来做案例，这可以使我们的准确率提升很多。在感受输入通道时不是那么明显，因为是黑白图像的只有一个输入通道。那么在Tensorflow中，神经网络相关的操作都在tf.nn模块中，包含了卷积、池化和损失等相关操作。 …
