视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。 1、Convolution层： 就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。 层类型：Convolution lr_mult: 学习率的系数，最终的学习 ...
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2017-10-06 20:03:55
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通俗易懂理解卷积 图示理解神经网络的卷积 input： 3 * 5 * 5 (c * h * w) pading： 1 步长： 2 卷积核： 2 * 3 * 3 * 3 ( n * c * k * k ) output： 2 * 3 * 3 ( c * h * w ) input： 3 * 5 * ...
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2017-10-06 00:25:36
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roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标 ...
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2017-09-24 14:35:19
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卷积层 Cov1D层 一维卷积层（即时域卷积），用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供关键字参数input_shape，例如（10,128）代表一个长为10的序列，序列中每个信号为128向量。而（None，128）代表变长的128维向量序列。 该层生成将输入信号与卷积核按照 ...
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2017-09-21 19:21:33
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前言： CNN作为DL中最成功的模型之一，有必要对其更进一步研究它。虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用，不过那是有个前提的：CNN中的参数必须已提前学习好。而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练，毕竟CNN中有卷积层和下采样层，虽然和MLP的 ...
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2017-09-21 11:28:24
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入 ...
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2017-09-14 15:01:55
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convolutionLayer：卷积层实现 InnerProductLayer：全连接实现 CPR值 早发现就好了，论文都写完了又发现了。。 如果上层传过来的特征图是20*12*12，本层卷积层大小为50*5*5，本层输出50*8*8，那么单样本前向传播计算量为： calculations（MAC ...
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2017-09-12 22:03:29
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一、Tensorflow实现卷积神经网络 卷积神经网络的概念最早出自19世纪60年代科学技术提出的感受野。当时科学家通过对猫的视觉皮层细胞研究发现，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感受野。 一个卷积层中可以有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像，同一个新图像 ...
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2017-09-12 11:10:00
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论文理解 在ImageNet LSVRC-2010上首次使用大型深度卷积神经网络，并获得很好的成果。 数据集：ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，50000张验证图像和15万测试图像。 网络架构：5个卷积层和3个全连接层另 ...
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2017-09-02 14:09:30
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神经网络的结构，就是不同神经元间的连接结构–图示了一个三层全连接神经网络。神经元结构的输出，是所有输入的加权、加上偏置项，再经过一个激活(传递)函数得到。全连接神经网络全连接神经网络，就是相邻两层之间，任意两个节点之间都有连接。–这也是其与后面介绍的卷积层、L..
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2017-08-28 20:00:12
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