每日一博｜卷积神经网络初探

前言 从理解卷积神经到实现它,前后花了一个月时间,现在也还有一些地方没有理解透彻,CNN还是有一定难度的,不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了,主要还是靠自己去专研,阅读推荐列表在末尾的参考文献.目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错,但是还有一些bug,因为最近比较忙,先把之前做的总结一下,以后再继续优化. 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法,在很多应用上表现出卓越的效果,[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果,结论是CNN优于其他所有的算法.CNN在手写体

0. 简介 在过去,我写的主要都是"传统类"的机器学习文章,如朴素贝叶斯分类.逻辑回归和Perceptron算法.在过去的一年中,我一直在研究深度学习技术,因此,我想和大家分享一下如何使用Tensorflow从头开始构建和训练卷积神经网络.这样,我们以后就可以将这个知识作为一个构建块来创造有趣的深度学习应用程序了. 为此,你需要安装Tensorflow(请参阅安装说明),你还应该对Python编程和卷积神经网络背后的理论有一个基本的了解.安装完Tensorflow之后,你可以在不依赖G

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍:Erik Reppel,coinbase公司程序员 作者博客:https://hackernoon.com/@erikreppel 作者twitter:https://twitter.com/programmer 在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题.但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱.我经常会想,要是能将神经网络的过程

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者信息 Adrian Colyer:morning paper编辑.Accel Partners投资合伙人.SpringSource首席技术官.VMware技术总监. 领英:http://www.linkedin.com/in/adriancolyer/ Twitter:https://twitter.com/adriancolyer 本文介绍清单" Top100深度学习论文" 中几篇文章,现在将从&quo

问题描述 lecun关于卷积神经网络的matlab代码怎么训练和测试,要改哪些? 运行里面M文件出现1.错误使用 readMNIST (line 28)训练集的MNIST不见了.请从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载它和投入./ MNIST文件夹 readMNIST的一部分: %检查MNIST数据集addpath('C:UsersfaschouDesktopCNNMNIST');%MNIST数据及其读取程序所在的目录path =' .MNISTtrain-im

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量.我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向. 注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正.另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出. 1. 卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution Group convolution 分组卷积,最早在Alex

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 卷积神经网络听起来像一个奇怪的生物学和数学的组合,但它是计算机视觉领域最具影响力的创新之一.2012年是卷积神经网络最流行的一年,因为Alex Krizhevsky用它赢得当年的ImageNet竞争(基本上算得上是计算机视觉的年度奥运),它将分类错误记录从26%降至15%,这是惊人的改善.从那时起,深度学习开始流行起来,Facebook使用神经网络进行自动标记算法,Google进行照片搜索,亚马逊的产品推荐,

本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权. 卷积神经网络 注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户,并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验. 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别:飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车. 目标 本教程的目标是建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络,在这一过程中

近年来,卷积神经网络(CNN)在学界和业界广受欢迎,已被成功地应用到各种特征提取的任务当中.CNN的效果相较于前有很大提升,对各种任务的实用性都非常的强,但尽管如此,经典CNN仍存在一些问题值得探讨和深究. 图1 规则与不规则卷积核的对比. (a) 不规则输入特征,其范围超越了3x3的区域 (b)两个3x3的卷积核,它们联合建模了输入特征 (c)从3x3卷积核到不规则卷积核的变形过程示例. 首先,卷积核的规则形状和不规则的特征模式并不匹配.在视觉任务中有一个重要的事实:虽然输入图像拥有矩形的形状