1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化层，主要 ...
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2018-11-01 21:02:55
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Squeeze-and-Excitation Networks Paper 近些年来，卷积神经网络在很多领域都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上，将空间上（spatial）的信息和特征维度上（channel-wise）的信息进行聚合的信息聚合体。卷积神经网络 ...
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2018-01-09 20:23:10
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深度学习 Introducing convolutional networks：卷积神经网络介绍 卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（local receptive fields）， 共享权重（ shared weights）， 混合（ pooling）。 与前面的神经网络不同，在这里我们用 ...
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2017-06-09 21:30:12
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1.为什么局部连接？ 局部感受野，局部连接可以学到边缘、端点等特征，然后经过CNN的逐层局部连接又可以讲这些组合得到主键抽象的高层特征 2.为什么权值共享？ 为了学到图像的不同位置的相同类型的特征，比如学到斜线？直线？等，有效减少参数数目，比起全连接的网络模型也更加泛化？ 2a，权值共享体现在哪里？ ...
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2017-05-12 00:16:18
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一. CNN的生物原理，应用以及优点 CNN根据人眼睛视觉神经的局部感受野特点设计，广泛应用在图像图像，模式识别，机器视觉和语音识别中，它对图像平移、缩放、旋转等的变形具有高度不变性。总之，CNN的核心思想是将局部感受野，权值共享，时间或空间子采样这三种思想结合起来获得了某种程度的平移、缩放、旋转不 ...
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2016-07-07 06:10:09
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出自 :http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 。 卷积神经网络采用了三种基本概念:局部感受野(local receptive fields),共享权重(sharedweights),和混合(pooling)。 局部感受野: 在之前看到的全连接层的网络中, ...
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2016-05-13 10:26:12
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说明基于速度学习机的局部感受野摘要内容引言部分回想ELMCNN和HTM极速学习机ELMELM特征映射feature mappingELM特征学习Learning卷积神经网络CNN卷积池化层级实时记忆HTM基于局部感受野的极速学习机ELM-LRFA 全连接与局部连接Full and L...
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2015-09-29 12:59:34
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本文是”Local Receptive Fields Based Extreme Learning Machine”的学习总结.文章主要包含两部分内容, 极速学习机(也有人译作极限学习机或极端学习机, Extreme Learning Machine, ELM)和局部感受野(Local Receptive Fields, LRF)....
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2015-06-04 19:25:52
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