Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题，提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用 ...
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2018-10-12 23:41:45
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本文结构： 1. 什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的inputs通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 2. 为什么用 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 如果使用的 ...
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2018-10-11 00:02:05
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前馈神经网络：最简单的神经网络，每个神经元接收前一层的全连接输入然后输出到下一层，整个过程无反馈。BP神经网络：误差反向传播算法(ErrorBackPropagationTraining)，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，按照误差向前传播的训练方法训练的多层前馈神经网络。梯度下降算法：
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2018-10-10 10:45:06
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神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。 部分原理： 下面是单个神经元的数学模型： +1代表偏移值(偏置项, Bias Units)；X1,X2,X2代表初 ...
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2018-10-07 23:26:04
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1.Dropout原理简述： Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下： 但在测试及 ...
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2018-10-06 21:35:57
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关于Keras：Keras是一个高级神经网络API，用Python编写，能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 使用一下命令安装： 在Keras实施深度学习的步骤 使用Dense类描述完全连接的层。 我们可以指定层中神经元的数量作为第一个参数，将初始化方法指定为第二个参数作为i ...
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2018-10-06 15:30:39
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引言 深度学习背后的主要原理是从大脑中汲取灵感。，这种观点产生了“神经网络”术语，大脑包含数十亿个神经元，它们之间有数万个连接。 在许多情况下，深度学习算法类似于大脑，因为大脑和深度学习模型都涉及大量的计算单元（神经元），这些单元在未激活时并不是活跃的，它们彼此交互时会变得智能化。 神经元 神经网络 ...
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2018-10-06 11:55:39
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概念： 神经网络：全称为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型 生物神经网络：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称为生物神经元，简称神经元 一般采用三到五层 首先导入自变量和因变量 1 import pandas; 2 from pan ...
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2018-10-04 20:29:45
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权值共享基本上有两种方法： 在同一特征图和不同通道特征图都使用共享权值，这样的卷积参数是最少的，例如上一层为30*30*40，当使用3*3*120的卷积核进行卷积时，卷积参数为：3*3*120个.(卷积跟mlp有区别也有联系一个神经元是平面排列，一个是线性排列) 第二种只在同一特征图上使用共享权值， ...
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2018-10-04 10:10:24
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? 神经网络中权重 $w^{(l)}_{ij}$ 的改变将影响到接下来的网络层，直到输出层，最终影响损失函数 ? $\color{red}{公式推导符号说明}$ 符号|说明 | $n_l$| 网络层数 $y_j$| 输出层第 $j$ 类 标签 $S_l$| 第 $l$ 层神经元个数（不包括偏置） $ ...
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2018-09-26 17:48:05
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