国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<ul id="xdaru"><tt id="xdaru"></tt></ul>

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

2年前作者：一個(gè)很菜的小豬分類：Toy博客閱讀(36)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

引入

給定一張圖片，計(jì)算機(jī)需要模型判斷圖里的東西是什么？
（car、truck、airplane、ship、horse）
深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整體架構(gòu)

CONV：卷積計(jì)算層，線性乘積求和
RELU：激勵(lì)層，激活函數(shù)
POOL：池化層，取區(qū)域平均或最大（MAX POOL）
PC：全連接層

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

二、CONV卷積層計(jì)算

對(duì)CNN來說，它是一塊一塊進(jìn)行對(duì)比的，“小塊”稱之為Features特征。卷積就是對(duì)圖像（不同窗口數(shù)據(jù)）和濾波矩陣做內(nèi)積。每計(jì)算完一個(gè)數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)窗口不斷平滑移動(dòng)，直到計(jì)算完所有數(shù)據(jù)。

圖中矩陣解析：

Input Volume（7x7x3）：圖像的長寬均為7，3代表RGB三個(gè)顏色通道
Filter W0、W1：濾波器，帶一組固定權(quán)重的神經(jīng)元
Output Volume：兩個(gè)不同的輸出

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

隨著左邊數(shù)據(jù)窗口的平移滑動(dòng)，濾波器 $F i lt er W 0/ W 1$ 對(duì)不同的局部數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積計(jì)算。左邊數(shù)據(jù)在變化，每次濾波器都是針對(duì)某一局部的數(shù)據(jù)窗口進(jìn)行卷積，這就是所謂的CNN中的局部感知機(jī)制。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)窗口滑動(dòng)，導(dǎo)致輸入在變化，但中間濾波器Filter w0的權(quán)重是固定不變的，這個(gè)權(quán)重不變即所謂的CNN中的參數(shù)（權(quán)重）共享機(jī)制。

三、卷積層參數(shù)

depth：神經(jīng)元個(gè)數(shù)，濾波器個(gè)數(shù)
stride：步長，滑動(dòng)多少步到邊緣
zero-padding：邊緣填充，為了總長能為步長整除，并且一定程度上減輕邊界利用少的情況

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

四、ReLU激勵(lì)層

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

五、POOL池化層

進(jìn)行篩選壓縮的過程，取區(qū)域平均或最大
深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能

最大池化 MAX POOLING

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能
下圖包含兩次卷積一次池化，共7層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

六、特征圖變化

三維要拉長成特征向量，再輸入全接連層

深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）,深度學(xué)習(xí)入門,深度學(xué)習(xí),cnn,人工智能文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-675522.html

到了這里，關(guān)于深度學(xué)習(xí)入門（三）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

深度學(xué)習(xí)——CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)中常用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等任務(wù)。 CNN 的核心思想是通過利用局部感知和參數(shù)共享來捕捉輸入數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)信息。相比于傳統(tǒng)
2024年02月15日
瀏覽(26)
深度學(xué)習(xí)|CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在CNN沒有出現(xiàn)前，圖像對(duì)人工智能來說非常難處理。主要原因：圖像要處理的數(shù)據(jù)量太大了。圖像由像素組成，每個(gè)像素又由不同顏色組成，一張1000×1000彩色RGB圖像需要的參數(shù)是1000×1000×3，需要三百萬參數(shù)左右，普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)全用全連接方法來學(xué)習(xí)整幅圖像上的特征，處
2024年02月11日
瀏覽(31)
深度學(xué)習(xí)1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CNN
目錄卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) – CNN CNN 解決了什么問題？需要處理的數(shù)據(jù)量太大保留圖像特征人類的視覺原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CNN 的基本原理卷積——提取特征池化層（下采樣）——數(shù)據(jù)降維，避免過擬合全連接層——輸出結(jié)果 CNN 有哪些實(shí)際應(yīng)用？總結(jié) 百度百科+維基百科卷積層
2024年02月11日
瀏覽(27)
深度學(xué)習(xí)03-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
CNN，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network），是一種常用于圖像和視頻處理的深度學(xué)習(xí)模型。與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，CNN 有著更好的處理圖像和序列數(shù)據(jù)的能力，因?yàn)樗軌蜃詣?dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，并提取出最有用的信息。 CNN 的一個(gè)核心特點(diǎn)是卷積操作，它可以在圖像上進(jìn)
2024年02月05日
瀏覽(25)
【深度學(xué)習(xí)_TensorFlow】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
這篇文章的行文思路如下：先根據(jù)視頻了解卷積和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體框架接著了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中的一些重要操作，包括內(nèi)積、填充、池化。然后介紹卷積層如何實(shí)現(xiàn)。最后用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開山之作（LeNet-5）來進(jìn)行上手練習(xí)。最近學(xué)習(xí)信號(hào)與系統(tǒng)的時(shí)候，了
2024年02月07日
瀏覽(97)
【深度學(xué)習(xí)】最強(qiáng)算法之：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
小屌絲：魚哥，看下這個(gè)流程圖，我沒看明白小魚：啥流程圖。小屌絲：你看，就是這個(gè)。小魚：嗯，不錯(cuò)，不錯(cuò)。小屌絲：能不能給我講一講這個(gè)？小魚：你要了解CNN ？小屌絲：CNN 是？小魚：…你這… 深度學(xué)習(xí)知道嗎？小屌絲：知道啊小魚：你都知道深度
2024年04月09日
瀏覽(27)
學(xué)習(xí)筆記：深度學(xué)習(xí)（3）——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）理論篇
學(xué)習(xí)時(shí)間：2022.04.10~2022.04.12 CNN（Convolutional Neural Networks, ConvNets, 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，是理解圖像內(nèi)容的最佳學(xué)習(xí)算法之一，并且在圖像分割、分類、檢測(cè)和檢索相關(guān)任務(wù)中表現(xiàn)出色。 3.1.1 什么是CNN？ CNN是一種帶有卷積結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積結(jié)構(gòu) 可以減少
2024年02月03日
瀏覽(30)
【深度學(xué)習(xí)】6-4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) - CNN的實(shí)現(xiàn)
CNN的實(shí)現(xiàn) 網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成是“Convolution - ReLU - Pooling -Affine - ReLU - Affine - Softmax”，我們將它實(shí)現(xiàn)為名為 SimpleConvNet 的類。首先來看一下 SimpleConvNet的初始化（ init ），取下面這些參數(shù)。 input_dim——輸入數(shù)據(jù)的維度：（通道，高，長） conv_param——卷積層的超參數(shù)（字典）。字典的
2024年02月10日
瀏覽(28)
大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN：CNN結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練與優(yōu)化一文全解
本文全面探討了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，深入分析了背景和重要性、定義與層次介紹、訓(xùn)練與優(yōu)化，詳細(xì)分析了其卷積層、激活函數(shù)、池化層、歸一化層，最后列出其訓(xùn)練與優(yōu)化的多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：訓(xùn)練集準(zhǔn)備與增強(qiáng)、損失函數(shù)、優(yōu)化器、學(xué)習(xí)率調(diào)整、正則化技巧與模型評(píng)估調(diào)優(yōu)。
2024年02月01日
瀏覽(34)
文本分類系統(tǒng)Python，基于深度學(xué)習(xí)CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
文本分類系統(tǒng)，使用Python作為主要開發(fā)語言，通過TensorFlow搭建CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)十余種不同種類的文本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，最后得到一個(gè)h5格式的本地模型文件，然后采用Django開發(fā)網(wǎng)頁界面，實(shí)現(xiàn)用戶在界面中輸入一段文字，識(shí)別其所屬的文本種類。在我們的日常生活和工作中
2024年02月08日
瀏覽(93)

<ul id="ttklc"><sup id="ttklc"></sup></ul>

<ul id="ttklc"></ul>

<sup id="ttklc"><code id="ttklc"><table id="ttklc"></table></code></sup>

<ul id="ttklc"></ul>