卷积神经网络训练过程
Alphago用的主要技术是什么?
2017年7月18日，教育部、国家语委在北京发布《中国语言生活状况报告（2017）》，“阿尔法围棋”入选2016年度中国媒体十大新词。AlphaGo的基本原理：在具体算法上，AlphaGo用深度卷积神经网络(CNN)来训练价值网络和策略网络。棋盘规模是(19×19)，棋盘每个位置编码48种经验特征。把这些特征输入模型进行训练，...
卷积神经网络通常用于解决
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）通常用于解决图像识别、分类和目标检测等计算机视觉问题。一、图像识别与分类 卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色。通过训练，CNN可以学习从原始图像中提取有用的特征，并根据这些特征对图像进行分类。例如，在人脸识别应用中，CNN可以识别出人脸...
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、作用不同 1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据...
卷积神经网络的卷积层有什么作用?
卷积层的主要作用如下：卷积层是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的核心组成部分，其主要作用是从输入数据中提取特征并进行特征映射。1.特征提取：卷积层通过卷积运算从输入数据（如图像）中提取局部特征。卷积运算涉及一个小的可训练的卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，计算每个位置...
目标检测算法的分步介绍(第 1 部分)
下图是说明目标检测算法如何工作的一个流行示例。图像中的每个物体，从一个人到一只风筝，都以一定的精度被定位和识别。让我们从最简单的深度学习方法开始，也是一种广泛使用的方法，用于检测图像中的目标——卷积神经网络（ CNN）。CNN 的内部工作原理如下：我们将图像传递给网络，然后通过各种卷积和池化...
bp神经网络和卷积神经网络区别
BP神经网络和卷积神经网络在结构、用途和作用上存在明显区别。1、结构：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，而卷积神经网络包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。2、用途：BP神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数...
神经网络——BP算法
因此，BP算法的历史意义：明确地否定了明斯基等人的错误观点，对神经网络第二次高潮具有决定性意义。这一点是说BP算法在神经网络领域中的地位和意义。BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CN...
如何更好的理解分析深度卷积神经网络
作者：杨延生 链接：来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享...
关于卷积神经网络的训练样本及测试样本
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。
人工神经网络(ANN)简述
3. 学习算法 神经网络的学习也称为训练，通过神经网络所在环境的刺激作用调整神经网络的自由参数（如连接权值），使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。每个神经网络都有一个激活函数y=f(x)，训练过程就是通过给定的海量x数据和y数据，拟合出激活函数f。学习过程分为有导师学习和...
邹平县汕鮀回答： 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...
景光19569664430问： 卷积神经网络是不是按顺序一张一张来训练的 - ？
邹平县汕鮀回答： 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). ...
景光19569664430问： 关于卷积神经网络的训练样本及测试样本 - ？
邹平县汕鮀回答： 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.
景光19569664430问： 怎样用python构建一个卷积神经网络 - ？
邹平县汕鮀回答： 用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 以下转自wphh的博客.#coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016....
景光19569664430问： lecun关于卷积神经网络的matlab代码怎么训练和测试,要改哪些 - ？
邹平县汕鮀回答： 错误原因是cnnsetup函数找不到. 1. 请将程序文件夹至于不含空格和中文的路径下,路径越简单越好,比如D:\works这种 2. 请在出错语句前加入一行: 1 which cnnsetup ; ls ; 然后贴出执行结果,以便诊断出错原因.
景光19569664430问： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
邹平县汕鮀回答： 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...
景光19569664430问： 卷积神经网络训练mnist时间多久 - ？
邹平县汕鮀回答： 迭代一万次的话CPU运行时候大约13分钟,GPU运行时间大约4分钟,GPU+cudnn运行时候大约40秒,精度都为99%左右
景光19569664430问： 如何理解深度学习中的卷积 - ？
邹平县汕鮀回答： 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...
景光19569664430问： 卷积神经网络每层提取的特征是什么样的 - ？
邹平县汕鮀回答：[答案] 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...
