【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课：卷积神经网络 - 基础篇 提纲： 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例：卷积神经网络MNIST分类 期待目标： 1. 清楚神经网络优化原理，掌握反向传播计算。 2. 掌 ...
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2017-06-06 19:54:17
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1. 实现跨通道的交互和信息整合 1×1的卷积层（可能）引起人们的重视是在NIN的结构中，论文中林敏师兄的想法是利用MLP代替传统的线性卷积核，从而提高网络的表达能力。文中同时利用了跨通道pooling的角度解释，认为文中提出的MLP其实等价于在传统卷积核后面接cccp层，从而实现多个feature ...
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2017-05-30 19:27:32
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CNN神经网络架构至少包含一个卷积层 (tf.nn.conv2d)。单层CNN检测边缘。图像识别分类，使用不同层类型支持卷积层，减少过拟合，加速训练过程，降低内存占用率。 TensorFlow加速所有不同类弄卷积层卷积运算。tf.nn.depthwise_conv2d，一个卷积层输出边接到另一个卷积 ...
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2017-05-25 10:12:18
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首先看一下卷积神经网络模型，如下图： 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池化层：为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。 代码如下： ...
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2017-05-10 11:27:16
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在使用mnist数据集的时候，一直想看看数据中原来的图片，还有卷积层、池化层中的图片，经过不断的捣鼓，最后显示了出来。只看数据集中的图片用如下代码就好了： batch_xs的Size是(100,784)，其中100是由batch大小决定，mnist中的每张图片本来的大小是28x28的，然后数据集中存 ...
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2017-04-15 12:23:25
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卷积不过是一个稀疏的全连接；全连接也不过是一个画面那么大的卷积。本质上都可以理解为矩阵乘法（卷积可以参考托普利兹矩阵和块循环矩阵），相比起来卷积这种形式可以很好捕捉图像这种有空间相关性输入的特征。 本身conv和fc两者在设计好conv大小的情况下就是等价的, 没有什么取代不取代的. 基本上可以理解 ...
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2017-04-09 22:39:55
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官方文档： https://www.tensorflow.org/tutorials/layers； 1、概述 Tensorflow层模型提供了一个创建神经网络更加简单的高级API。提供了一些方法：这些方法促进了密度层（全连接层）和卷积层的创建，激活函数的添加，dropout正则化的应用。这篇教程中 ...
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2017-04-09 19:19:21
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什么是卷积神经网络 卷积神经网络是一种特殊的、简化的深层神经网络模型，它的每个卷积层都是由多个卷积滤波器组成。它最先由lecun在LeNet[40]中提出，网络结构如下图所示。在cnn中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输到不同的层，每层通过多个卷积滤波器去获得 ...
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2017-03-31 10:10:19
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转载：http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6075286.html 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 ...
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2017-03-30 13:36:07
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The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the nonlinear function to map the dataset which is ...
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2017-02-10 17:41:14
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