卷积神经网络例子
手机上运行的深度神经网络模型-MobileNet
按照规范化操作涉及对象的不同可以分为两大类,一类是对输入值进行规范化操作,比如批规范化(Batch Normalization)、层规范化(Layer Normalization)、实例规范化(Instance Normalization)、组规范化(Group Normalization)方法都属于这一类。另外一类是对神经网络中参数进行规范化操作,比如使用L0,L1范数。批规范化 批规范...
从零开始用Python构建神经网络
整合并完成一个实例 既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。让我们训练神经网络进行 1500 次迭代，看看会发生什么。 注意观察下面每次迭代的损失函数...
神经网络的关键是什么
神经网络的关键是什么 相对于传统的线性和非线性方法，为什么神经网络会如此强大？当你有一个线性模型，每一个功能要么对你有帮助，要么对你有伤害，这种假设是线性模型中固有的。因此线性模型要么功能异常强大，用类1表示；要么则毫无用处，用类2表示。所有的解决方案，要么导致该功能获得巨大的价值；要么...
人工神经网络概念梳理与实例演示
人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型,数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。递归性神经网络... 人工神经网络概念梳理与实例演示神经网络是一种模仿生物神经元的机器学习模型,数据从输入层进入并流经激活阈值的多个节点。递归性神经网络 展开 ...
【目标检测】 论文推荐——基于深度神经网络的目标检测
最近,深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能,包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络,它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文,但如果不天真地复制每个实例的输出数量,就无法处理图像中同一对象的多...
目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法
Faster RCNN是Fast RCNN的修改版本,二者之间的主要区别在于,Fast RCNN使用选择性搜索来生成感兴趣区域,而Faster RCNN使用“区域提议网络”,即RPN。RPN将图像特征映射作为输入,并生成一组提议对象,每个对象提议都以对象分数作为输出。 以下步骤通常采用Faster RCNN方法: 1.将图像作为输入并将其传递给卷积神经网络,后...
如何教育出一个出色的孩子之教育从0岁开始
接受的刺激越多越有所不同,产生出来的连接网络便越丰富,人也就越聪明。科学研究证明,幼儿期较少玩耍的孩子的智商,比幼儿时经常与他人一同玩耍的孩子低,便是这个原因。举个例子,孩子很小的时候,若有多种语言在生活环境中出现,神经元所受到的刺激便会制造出所需要的连接网络去配合,这个孩子长大后学外语时就会觉得...
神经网络,流形和拓扑
在上一节中概述的方法中,我们通过查看与每个层对应的表示来学习理解网络。这给了我们一个离散的表示序列。 棘手的部分是理解我们如何从一个到另一个。值得庆幸的是,神经网络层具有很好的属性,使这很容易实现。 在神经网络中使用各种不同类型的层。我们将讨论tanh(双曲正切)层作为一个具体示例。 tanh层 tanh(Wx...
究竟什么是机器学习 深度学习和人工智能
在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的...
如何通过人工神经网络实现图像识别
人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-La...
清浦区万应回答： 卷积神经网络有以下几种应用可供研究: 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础,几何形状是物体的本质特征的表现,并具有平移、缩放和旋转不变等特点,所以在模式识别领域,对于形状的分析和识别...
蒋樊15932506763问： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
清浦区万应回答： 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). ...
蒋樊15932506763问： AlphaGo 用了哪些深度学习的模型 - ？
清浦区万应回答： 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,...
蒋樊15932506763问： 卷积神经网络的卷积核可以比输入大吗 - ？
清浦区万应回答： 有可能的,看目的而定.一般的卷积神经网络多是用来做降维分类的用途,那种情形下的卷积核没理由要比输入大.可是也有另一类的卷积神经网络是使用所谓的 fractionally strided convolution, 那种情形的卷积核可以比输入大.一个用上这种卷积技巧的例子是所谓的 GAN (generative adversarial networks).
蒋樊15932506763问： 全卷积神经网络中的crop层有什么用处,以及是如何实现的 - ？
清浦区万应回答： 展开全部1.卷积神经网络简介 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...
蒋樊15932506763问： 深度学习算法有哪些卷积神经网络 - ？
清浦区万应回答： 这个太多了,卷积是一种结构,凡是包含这种结构的深度网络都是卷积神经网络.比较知名的有:VGG、GoogleNet、Resnet等
蒋樊15932506763问： 卷积神经网络具体怎样训练 - ？
清浦区万应回答： 训练算法和其他的模型没有什么本质区别,就是反向传递算法,或者以此为基础做算法优化.建议学习一下bengio的deep learning教材.比较优质.
蒋樊15932506763问： 卷积神经网络为什么具有扭曲和旋转不变性 - ？
清浦区万应回答： 除非是做了数据增强,要不然卷积神经网络几乎不具有扭曲和旋转不变性 能稍微起点作用的max_polling,但是也只有小范围的扭曲和旋转不变性.
蒋樊15932506763问： 关于卷积神经网络的训练样本及测试样本 - ？
清浦区万应回答： 注意:训练样本和测试样本是不一样的. 判断正确和错误,主要是看能不能通过训练分析机以及是否在误差内.正确率的得出:对测试样本进行测试,看看识别出来的有哪些,除以测试样本的总数即可.
