刚刚接触Tensorflow，由于是做图像处理，因此接触比较多的还是卷及神经网络，其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后，图像Feature map的大小计算，之前一直以为是与caffe相同的，后来查阅了资料发现并不相同，将计算公式贴在这里，以便查阅： caffe中： TF中： 参考： h ...
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2017-01-09 18:57:47
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在训练网络时可以利用别人的pre-train model来初始化的网络，caffe可以实现两个网络参数的转化，前提条件是转化的层的参数设计是一致的，以下程序是转化了三个卷积层和三个全连接层的参数，python的代码如下： ...
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2016-12-11 17:32:08
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论文:Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution 摘要： 提出网络DRCN：deeply-recusrive convolutional network.特点：增加递归层可在不引入额外卷积层（引入新参数）的情况下 ...
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2016-12-05 23:27:28
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卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要 ...
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2016-12-01 01:56:07
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1.经典神经网络有:2012年提出的AlexNet和2014年提出的VGGNet,结构图分别如下： 2.分类与回归： （1）分类(classfication)：就是经过经过一系列的卷积层和池化层之后，再经过全连接层得到样本属于每个类的得分，再用比如softmax分类其对其进行分类； （2）回归（re ...
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2016-11-21 19:13:42
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接上篇：卷积神经网络对图片分类-中 9 ReLU(Rectified Linear Units) Layers 在每个卷积层之后，会马上进入一个激励层，调用一种激励函数来加入非线性因素，决绝线性不可分的问题。这里我们选择的激励函数方式叫做ReLU, 他的方程是这样f(x) = max(0, x)，就 ...
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2016-09-13 16:06:49
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摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay ...
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2016-09-12 10:53:31
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mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： 定义四个函数，分别用于初始化权值W，初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层。 接下来构建网络。整个网络由两个卷积 ...
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2016-09-08 18:21:29
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详解深度学习卷积层优化算法Factorized Convolutional Neural Networks。
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2016-08-25 21:23:52
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终于来到了最终的大BOSS，卷积神经网络~ 这里我想还是主要关注代码的实现，具体的CNN的知识点想以后在好好写一写，CNN的代码关键就是要加上卷积层和池话层. 一、卷积层 卷积层的前向传播还是比较容易的，我们主要关注的是反向传播，看下图就知道了： 和http://www.cnblogs.com/to ...
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2016-08-14 14:31:13
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