卷积神经网络
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TensorFlow之卷积函数（conv2d）
卷积函数是卷积神经网络（CNN）非常核心和重要的函数，在搭建CNN时经常会用到，因此较为详细和深入的理解卷积函数具有十分重要的意义。 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)：在给定4维的输入和过滤器的张量时，计算一个2维卷积。 参数详解： …
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【CNN】— 卷积过程中RGB与灰度的区别
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/hacker_Dem_br/article/details/88786661 RGB image 输入的图像有RGB3个channel，假设有100个filter，输出的就有100个feature m…
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【Tensorflow】tf.nn.depthwise_conv2d如何实现深度卷积?
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷…
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使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类
最近试试深度学习能做点什么事情。MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架，在GPU显存利用率上效率高，比起Tensorflow显著节约显存，并且天生支持分布式深度学习，单机多卡、多机多卡支持丰富，拥有着良好的技术架构。目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架。由于其团队以MXNet产品本身为先，所以文档资料较少。现在还稍微多了一点。 1.…
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深度学习（卷积神经网络）一些问题总结（转）
涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种…
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卷积神经网络的初步理解LeNet-5（转）
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第二篇，讲讲经典的卷积神经网络。我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理，因为网络上有太多的教程可以参考。这里，主要描述其数学上的计算过程，也就是如何自己编程去实现的问题。 1. 概述 …
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图解卷积神经网络（二）（转）
卷积神经网络采用了三种基本概念:局部感受野(local receptive fields),共享权重(sharedweights),和混合(pooling)。 局部感受野: 在之前看到的全连接层的网络中,输入被描绘成纵向排列的神经元。但在一个卷积网络中,把输入看作是一个 28 × 28 的方形排列的神经元更有帮助,其值对应于我们用作输入的 28 × 28 的…
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Tensorflow学习练习-卷积神经网络应用于手写数字数据集训练
# coding: utf-8 import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(“F:\TensorflowProject\MNIST_data”,one_hot=True…
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[傅里叶变换及其应用学习笔记] 九. 继续卷积的讨论
这份是本人的学习笔记，课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课：傅里叶变换及其应用。 浑浊度（Turbidity）研究是关于测量水的清澈度的研究。大致方法是把光传感器放置到深水区域，然后测量光线的昏暗程度，测量出来的值将随时间变化。 （由于没有真实数据，下面用mathematica比较粗糙地模拟水域的浑浊度数据） 能看到信号主要集中在低频，我…
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利用卷积神经网络识别骰子点数
承接上文 利用神经网络识别骰子点数 前一段时间通过bpnn反向传播神经网络实现了识别骰子点数的目标，而且效果不错，我们的识别率可以达到80%上下，其实已经可以应用于生产环境了。只不过读了卷积神经网络，第一次感受到原来还可以这样，感受到了新的世界观和人生观。卷积这个词，第一次接触还是读图形处理的书的时候，中间会有卷积和滤波处理图片的内容，其实当时对于卷积也是懵…
