卷积神经网络如何影响网络输出
计算机是如何理解图片的?——基于深度学习的计算机视觉与卷积神经网络...
在科技的前沿领域，计算机如何具备解读图像的智慧？答案就隐藏在深度学习与卷积神经网络的神秘世界中。让我们一起探索这个复杂而迷人的领域，看看它们如何赋予机器以视觉理解的非凡能力，尤其是在自动驾驶、图像分类等众多应用场景中的非凡表现。深度学习，如同大脑的模拟器，通过构建层次丰富的神经网络结构，实...
在卷积神经网络中,池化层的作用是什么?
在卷积神经网络中,池化层的作用是什么如下：池化层是CNN中的一个重要组成部分，它的作用是对卷积层的输出进行降维和特征提取。具体来说，池化层可以通过对卷积层输出的局部区域进行最大值或平均值的操作，将输出的特征图进行降维，减少参数数量，提高模型的泛化能力。1.池化层的类型 池化层有多种类型，...
神经网络技术属于哪种流派
神经网络技术属于连接主义流派。连接主义，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。这一流派认为，人工智能源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。连接主义者研发出的神经网络，试图模拟人脑神经元之间复杂而庞大的连接关系，以及这些连接如何通过调整自身参数来学习和...
请问卷积神经网络的概念谁最早在学术界提出的?
福岛邦彦。2021年4月29日，福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）获得 2021 年鲍尔科学成就奖。他为深度学习做出了杰出贡献，其最有影响力的工作当属「Neocognitron」卷积神经网络架构。其实，熟悉这位Jürgen Schmidhuber人都知道，他此前一直对自己在深度学习领域的早期原创性成果未能得到业界广泛承认而耿耿于怀。
池化层作用
池化层的作用主要包括特征降维和避免过拟合。详细解释如下：特征降维 池化层的核心功能之一是降低数据的维度。在卷积神经网络中，经过卷积层处理后，数据通常会变得很大，这可能导致计算量大和网络参数增多。池化层能够在保留重要特征的同时减少数据规模，有效减轻网络的计算负担。通过对特定区域的特征进行汇总...
如何计算卷积神经网络中接受野尺寸
pooling 理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数，这样能把数据缩小4倍，同时又不会损失太多信息。一副24*...
卷积神经网络主要做什么用的?
而池化主要是因为在某些任务中降采样并不会影响结果。所以可以大大减少参数量，另外，池化后在之前同样大小的区域就可以包含更多的信息了。综上，所有有这种特征的数据都可以用卷积网络来处理。有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)另外，卷积网络只是个工...
一文看懂四种基本的神经网络架构
刚刚入门神经网络,往往会对众多的神经网络架构感到困惑,神经网络看起来复杂多样,但是这么多架构无非也就是三类,前馈神经网络,循环网络,对称连接网络,本文将介绍四种常见的神经网络,分别是CNN,RNN,DBN,GAN。通过这四种基本的神经网络架构,我们来对神经网络进行一定的了解。 神经网络是机器学习中的一种模型,是一种模仿动...
致力神经网络架构创新 助推人工智能未来发展
——记南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风 提起人工智能（AI），你首先想到的可能是机器人，但现阶段，神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已经在图像处理、自然语言处理等多个领域取得...
卷积神经网络 测试图像和 训练图像 大小要一样吗
这取决于你的卷积神经网络中是否存在全连接层，因为不同于全连接层，卷积神经网络中的参数是卷积核的权重，与输入大小无关。如果是全卷积网络，那么对于输入的图像分辨率要求不高，可以大小随意，不过多少应该会有影响。不过如果其中含有全连接层就需要保证输入图像大小一致，可以通过线性插值的方式进行放缩。
殷呢特福： 看你的目的是什么了,一般传统分类的输出是图片的种类,也就是你说的一维向量,前提是你输入图像是也是一维的label. 如果你输入的是一个矩阵的label,也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels.
英山县15017241326： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
殷呢特福： 卷积神经网络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:卷积神经网络的概念示范:输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,滤波过程如图一,卷积后在c1层产生三个特征...
英山县15017241326： 卷积神经网络为什么最后接一个全连接层 - ？
殷呢特福： 在常见的卷积神经网络的最后往往会出现一两层全连接层,全连接一般会把卷积输出的二维特征图(feature map)转化成(N*1)一维的一个向量 全连接的目的是什么呢?因为传统的端到到的卷积神经网络的输出都是分类(一般都是一个概率值...
英山县15017241326： python深度学习中经过卷积神经网络训练后的输出怎样查看 - ？
殷呢特福： 这两个概念实际上是互相交叉的,例如,卷积神经网络(Convolutional neural networks,简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型,而深度置信网(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型.
英山县15017241326： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
殷呢特福： 深度学习”和“多层神经网络”的区别 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示. 多层神经...
英山县15017241326： 如何理解深度学习中的卷积 - ？
殷呢特福： 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示.多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性...
英山县15017241326： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
殷呢特福： 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.[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
英山县15017241326： AlphaGo 用了哪些深度学习的模型 - ？
殷呢特福： AlphaGo用了一个深度学习的模型:卷积神经网络模型. 阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序.其主要工作原理是“深度学习”.“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法. 一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,...
英山县15017241326： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
殷呢特福： 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种.传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层.其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适.而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的.具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,而且加入的是一个层级.输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说,原来多层神经网络做的步骤是:特征映射到值.特征是人工挑选.深度学习做的步骤是 信号->特征->值. 特征是由网络自己选择.
英山县15017241326： 急!神经网络建模后各个输入变量对输出的敏感性分析 - ？
殷呢特福： 我觉得首先应该将8个输入变量进行归一化处理,将有量纲的不同输入量变成可以相互比较的无量纲量,然后再依次等幅度改变8个变量归一化后的数值,改变一个变量时另外的变量不变,看看这个改变对结果的影响如何,结果变化大的就敏感,结果小的就不敏感.这都是我空想的,对不对我就不知道啦,你自己再想想吧!
