福岛邦彦+卷积神经网络

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仲长瑾15558013851问： 如何理解深度学习中的卷积 - ？
澄城县妇康回答： 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...

仲长瑾15558013851问： 如何判断卷积神经网络是否过拟合 - ？
澄城县妇康回答： 原则上R Square 值越高(越接近1),拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression 的sig值如果是小于0.05的,就可以了.

仲长瑾15558013851问： tensorflow中cnn在图像处理中怎么变化的… - ？
澄城县妇康回答： 卷积神经网络(convolutional neural network, CNN),最早是19世纪60年代,生物学家对猫视觉皮层研究发现:每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像,即感受野.后来到了80年代,日本科学家提出了神经认知机(Neocognitron)的...

仲长瑾15558013851问： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
澄城县妇康回答： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...

仲长瑾15558013851问： “深度学习”和“多层神经网络”的区别 - ？
澄城县妇康回答： “深度学习”和“多层神经网络”不存在区别关系.深度学习的网络结构是多层神经网络的一种.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.广义...

仲长瑾15558013851问： 如何更好的理解分析深度卷积神经网络 - ？
澄城县妇康回答： 用局部连接而不是全连接,同时权值共享.局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积...

仲长瑾15558013851问： 神经网络(深度学习)的几个基础概念 - ？
澄城县妇康回答： 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.

仲长瑾15558013851问： 卷积网络是深度学习还是神经网络 - ？
澄城县妇康回答： 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...

仲长瑾15558013851问： 如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型 - ？
澄城县妇康回答： 最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 1. 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是...

仲长瑾15558013851问： 卷积神经网络为什么具有扭曲和旋转不变性 - ？
澄城县妇康回答： 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.

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