目录 一、CNN与DCNN 二、基于pytorch的实现 1.LeNet-5 2.AlexNet ---- 一、CNN与DCNN 卷积神经网络，如：LeNet 深度卷积神经网络，如：AlexNet AlexNet...是第一个现代深度卷积网络模型，首次使用了许多现代深度卷积网络的技术方法，比如，采用ReLu作为非线性激活函数，使用Dropout防止过拟合，是用数据增强提高模型准确率，使用GPU进行并行训练等。...AlexNet与LeNet结构类似，但使用了更多的卷积层和更大的参数空间来拟合大规模数据集ImageNet。 卷积神经网络就是含卷积层的网络。AlexNet是浅层神经网络和深度神经网络的分界线。...（选自书《动手学深度学习》、《神经网络与深度学习》） 二、基于pytorch的实现 参考卷积神经网络之 – Lenet LeNet、AlexNet模型实现（pytorch） 1.LeNet-5：...来自《神经网络与深度学习》 Input -> conv1 (6) -> pool1 -> conv2 (16) -> pool2 -> fc3 (120) -> fc4 (84) -> fc5 (
深度学习-手写数字识别（卷积神经网络） 概述 * 数据来源手写数据（kersa） * 方法：卷积神经网络 * 评估准确率 代码 # 构建卷积层 from keras import layers from...(2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) Using TensorFlow backend. # 添加常规的密集神经网络部分...layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 通过summary来查看构建的卷积神经网络...10000/10000 [==============================] - 0s 48us/step 0.9894000291824341 在之前的分类学习中，使用普通的神经网络能够达到...97.8的精确度，使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度 原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程，第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1) 的特征图，通过计算32（3
本次演讲的主要内容是深度卷积神经网络压缩。...深度学习的一个挑战是模型太大，对计算资源的消耗极大，很难在手机等嵌入式设备上进行部署，同时也很难以在网络上实时下载；另一个挑战就是深度学习模型对能源的消耗极大，比如AlphaGo每场比赛需要消耗3000...在演讲中，韩松从三个方面讲解了模型压缩：神经网络的内存带宽、工程师的人力资本、分布式网络训练消耗的带宽。...在第一个方面，韩松首先介绍了模型压缩中的模型剪枝，他将神经网络中绝对值趋近于零的神经元去除，从而将密集的神经网络模型剪枝为稀疏的神经网络模型。...除了对模型进行压缩，韩松的团队还使用强化学习直接根据目标任务和硬件学习高效紧凑的神经网络结构。 对于第三个方面，韩松的团队使用深度梯度压缩技术加速分布式网络训练。
前言 在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如最近的GoogLenet，VGG-19，Incepetion等模型。...另外值得注意的一点是，与ResNet不同，所有DenseBlock中各个层卷积之后均输出 k k k个特征图，即得到的特征图的channel数为 k k k，或者说采用 k k k个卷积核。...这里的 L L L 指的是网络总层数（网络深度），一般情况下，我们只把带有训练参数的层算入其中，而像Pooling这样的无参数层不纳入统计中，此外BN层尽管包含参数但是也不单独统计，而是可以计入它所附属的卷积层...features, 7, stride=1).view(features.size(0), -1) out = self.classifier(out) return out 选择不同网络参数，就可以实现不同深度的...深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！ 参考文献 DenseNet-CVPR-Slides. Densely Connected Convolutional Networks.
来源商业新知网，原标题：深度学习之卷积神经网络 纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。...在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。 首先来聊聊什么是深度学习？...这是深度学习与传统机器学习的主要区别，也是深度学习的主要特性。 传统机器学习 深度学习 神经网络 在介绍卷积神经网络之前，我们先来了解下神经网络的结构和训练过程。...卷积神经网络的子抽样层的操作即对卷积层的输出特征图进行子抽样，最终会得到一系列的子抽样特征图，如下图所示： 卷积神经网络的训练过程 由卷积神经网络的结构可知，卷积神经网络是由一系列的卷积层和子抽样层连接上神经网络的隐藏层和输出层组成的...总结 卷积神经网络在训练过程中可不断调整卷积核的大小，即深度学习当中自主选择特征的过程。由图像卷积操作可知，不同的卷积核对提取不同种类图像的特征，这也反过来验证了深度学习可以自主选择数据特征的特性。
神经网络与卷积神经网络 先来回忆一下神经网络的结构，如下图，由输入层，输出层，隐藏层组成。每一个节点之间都是全连接，即上一层的节点会链接到下一层的每一个节点。...那么为什么我们要用卷积神经网去代替神经网络呢？ 卷积神经网之所以这些年如此如火如荼，原因在于它在图像处理上的优秀变现。当然深度神经网络（DNN）也可以做图像识别。...而卷积神经网恰巧可以规避掉这个缺陷。 2. 卷积神经网络的层级结构 卷积神经网有如下层级结构，每一个层级下面都会详述。...效果如右下图 2.2 卷积计算层 我们已经提过在图像处理上，之所以卷积神经网优于普通的深度神经网是因为它可以避免巨多维度的计算，那到底是如何避免的呢，卷积计算层绝对功不可没。...2.5 全连接层 FC layer 全连接的方式其实就是深度神经网络中的连接方式。通常全连接层放在卷积神经网络的尾部。 之所以在最后还要使用全连接是为了还原信息。
这个过程就是 “卷积”。 （我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算，我们只用知道在CNN中是怎么计算的。）... 的一维数组，然后再与 FC层连接，这之后就跟普通的神经网络无异了。...四、卷积神经网络 VS. 传统神经网络 其实现在回过头来看，CNN跟我们之前学习的神经网络，也没有很大的差别。 传统的神经网络，其实就是多个FC层叠加起来。...2.连接的稀疏性（sparsity of connections） 由卷积的操作可知，输出图像中的任何一个单元，只跟输入图像的一部分有关系： 而传统神经网络中，由于都是全连接，所以输出的任何一个单元，都要受输入的所有的单元的影响...正是由于上面这两大优势，使得CNN超越了传统的NN，开启了神经网络的新时代。
卷积神经网络原理 概述 卷积神经网络又称作（ConvNet, CNN），它的出现解决了人工智能图像识别的难题，图像识别数据量大，并且在识别的过程中很难保留原有的信息，因此卷积的作用就体现在这里。...卷积神经网络的构成 典型的 CNN 由3个部分构成： 卷积层 池化层 全连接层 其中卷积层用来提取图像的局部信息，池化层用来对数据进行降维，全连接层为普通的神经网络，用于输出想要的结果。...从整体的结构上看，卷积神经网络类似与我们大脑对图像的处理过程，我们在观察一个事物或者一个人的时候，总是先从局部提取一些关键的信息，比如现在脑海里想一个人的头像，这个人的脸并不是全部很清晰的，但是他脸上的关键信息是很清楚的...全连接层 这部分的就是卷积神经网络的神经网络部分了，通过前面的卷积和池化之后，图片已经缩小的足够进行神经网络运算了，对于神经网络的部分我后面会专门进行一次学习，这里不过介绍 卷积输出大小计算 N = (...，分别代表数字0到9 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，也是比较经典的神经网络学习架构，后续会专门对这个结构进行详细解析和重现。
Contents 1 卷积神经网络简介 1.1 卷积神经网络和全连接神经网络的比较 2 经典卷积神经网络模型 3 什么是卷积层和池化层（数学理解） 3.1 图像上卷积 3.2 池化(pool)层 4 卷积神经网络的组成...4.1 输入层 4.2 卷积层（Convolutional layer） 4.3 池化层（Pooling） 4.4 全连接层 4.5 softmax层 5 参考资料 卷积神经网络简介 卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型...与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。同时相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。...单位节点矩阵指的是一个长和宽都为1，但深度不限的节点矩阵。 卷积层的参数个数和图片的大小无关，它只和过滤器的尺寸、深度以及当前层节点矩阵的深度有关。...通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到减少整个神经网络中参数的目的。 卷积层的参数个数只和过滤器的尺寸、深度及其当前层节点矩阵的深度有关。
纵观过去两年，“深度学习”领域已经呈现出巨大发展势头。在计算机视觉领域，深度学习已经有了较大进展，其中卷积神经网络是运用最早和最广泛的深度学习模型，所以今天就和大家分享下卷积神经网络的工作原理。...首先来聊聊什么是深度学习？...这是深度学习与传统机器学习的主要区别，也是深度学习的主要特性。 传统机器学习 深度学习 神经网络 在介绍卷积神经网络之前，我们先来了解下神经网络的结构和训练过程。...总结 卷积神经网络在训练过程中可不断调整卷积核的大小，即深度学习当中自主选择特征的过程。由图像卷积操作可知，不同的卷积核对提取不同种类图像的特征，这也反过来验证了深度学习可以自主选择数据特征的特性。...在”深度学习搞一切视觉问题“的趋势下，手写数字的识别、图像分类、图像分割甚至连谷歌围棋AlphaGo都中都看到了卷积神经网络的身影，就让我们共同期待其在物体识别、语音识别、无人驾驶等AI领域的更cool
本文链接：https://blog.csdn.net/github_39655029/article/details/87603342 二维卷积层 卷积神经网络convolutional neural...network是含有卷积层convolutional layer的神经网络，二维卷积层具有高和宽两个空间维度，常用于处理图像数据； 二维互相关运算 ?...在二维卷积层中，一个二维输入数组和一个二维核数组通过互相关运算输出一个二维数组； 二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组的最左上方开始，然后按照从左往右、从上往下的顺序在输入数组上滑动； 输出的维度确定...：假设输入形状是 nh×nw ，卷积核窗口形状是 kh×kw ，那么输出形状： 高 = (nh−kh+1)； 宽 = (nw−kw+1)； 二维卷积层 在这一层中将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏差来得到输出...卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏差，训练模型时，先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差； 互相关运算和卷积运算 卷积运算的输出等于将核数组左右翻转并上下翻转，再与输入数组做互相关运算，深度学习中的的核数组都是通过学习得到的
在前面的章节中，我们学会了如何使用卷积神经网络进行图像分类。其中我们使用了两个卷积层与池化层交替，加入一个全连接隐层，和一个归一化指数Softmax输出层。...这个结构与LeNet，一个以卷积神经网络先驱Yann LeCun命名的早期神经网络很相似。LeCun也是将卷积神经网络付诸应用的第一人，通过反向传播来进行训练，这是一个当时相当新颖的想法。...LeCun在当时展现了，在识别手写数字的任务上通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。...然而，这之后几年里，神经网络被许多其他方法超越。神经网络训练慢，并且就深度神经网络从一个随机生成的权重起点开始训练是否可行，学界没有广泛达成一致。...回到2012年，Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever实现的可以运行在GPU上的深度卷积网络成为重大突破。他们意识到卷积网络的运算瓶颈（卷积和矩阵乘法）其实都可以在硬件上并行。
5、卷积神经网络 5.5、经典卷积神经网络（LeNet） 5.5.1、理论部分 早期神经网络，先使用卷积层学习图片空间信息，然后全连接层转换到类别空间。...lr, d2l.try_gpu()) loss 0.452, train acc 0.832, test acc 0.812 46735.1 examples/sec on cuda:0 5.6、深度卷积神经网络...不同的卷积块个数和超参数可得到不同的VGG块。...全连接层是网络里参数比重最高的地方（参数=输入通道*高*宽*输出通道*高*宽），尤其是卷积后的第一个全连接层。而卷积层参数就小得多。所以用卷积层替代全连接层，参数会更少。...卷积层后面一定要跟着池化层吗？ 卷积层和池化层通常一起使用在卷积神经网络（CNN）中，这是因为它们在不同的层次上提供了一些有益的特性，帮助网络更好地捕获图像特征、减少过拟合以及降低计算负担。
Convolutional Neural Networks(CNN) Abstract 随着深度学习的发展，学术界造就了一个又一个优秀的神经网络，目前，最受欢迎的神经网络之一则是卷积神经网络，尽管有时它出现让我们无法理解的黑盒子现象...Introduction 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络,同时结合了多层感知器，多层感知器通常是指完全连接的网络，也就是说，一层中的每个神经元都与下一层中的所有神经元相连...典型的CNN训练主要由三层结构组成 卷积层 池化层 全连接层 ? Convolution(卷积层) 对CNN模型进行实现时，输入的数据为形状（图像数量）x（图像高度）x（图像宽度）x（图像深度）。...然后，在经过卷积层后，图像将被抽象为特征图，其形状（图像数量）x（特征图高度）x（特征图宽度）x（特征图通道）。神经网络中的卷积层应具有以下属性： 由宽度和高度（超参数）定义的卷积核。...卷积过滤器（输入通道）的深度必须等于输入要素图的通道数（深度）。 Pooling(池化) 池化层通过将一层神经元簇的输出组合到下一层中的单个神经元中来减少数据的大小。
介绍 VGGNet是2014年 ImageNet Large-ScaleVisual Recognition Challenge（ILSVRC）竞赛的第二名实现的卷积神经网络，第一名是GoogLeNet...它的主要贡献是解决了网络结构设计的一个重要方面——深度。...第一，我们发现使用局部响应归一化的A-LRN在A的基础上性能并没有很大提升，所以在B-E的网络结构中不再使用； 第二，我们发现top-1和top-5的错误率随着神经网络的深度增加而下降。...结论 本文主要展示了深度对于分类网络的重要性。...虽然VGG比AlexNet有更多的参数，更深的层次，但是VGG只需要很少的迭代次数就开始收敛，原因如下： （a）深度和小的滤波器尺寸起到了隐式正则化的作用； (b)VGG采用了一些预处理，对结构A全部随机初始化
因此接下来就引入卷积神经网络以及卷积神经网络的一些基本概念： 局部感受野（local receptive fields） 权值共享（Shared weights and biases） 池化（pooling...后面更加深入来讲卷积网络。 二、再看卷积神经网络结构 上一节我们感性认识了神经网络的基本结构，这一节更加深度的某些地方定量的来看一下卷积神经网路的结构。...3维排列的：宽度、高度和深度 这里先解释下：一开始的时候我们讲深度，更多的是指代的神经网络的层数，在卷积层这里我们讲深度指的是数据或者filter的第三个维度。...01 卷积层 卷积层肯定是卷积网络中最重要的一层啦，毕竟叫做卷积神经网络。 卷积层的参数是有一些可学习的滤波器集合（前面提到过得滑动窗口）构成的。...第一个滤波器的不同深度的分量和输入数据相应深度的分量分别做卷积操作。
Patch/Kernel：一个局部切片 Depth: 数据的深度，图像数据是三维的，长宽和RGB，神经网络的预测输出也属于一维 Feature Map：每层Conv网络，因为它们将前一层的feature...LENET-5, ALEXNET Average Pooling 在卷积层输出中，取切片，取平均值代表这个切片 1x1 Convolutions 在一个卷积层的输出层上，加一个1x1的卷积层，这样就形成了一个小型的神经网络...TensorFlow卷积神经网络实践 数据处理 dataset处理成四维的，label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size...- - - 然后再接一个WX+b连Relu连WX+b的全连接神经网络即可 Max Pooling 在tf.nn.conv2d后面接tf.nn.max_pool，将卷积层输出减小，从而减少要调整的参数...Bill Xia 卷积神经网络（CNN） 觉得我的文章对您有帮助的话，给个star可好？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域中一种重要的神经网络模型，尤其在图像处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。...卷积神经网络（CNN）的历史发展和关键里程碑 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域的重要分支，其历史发展和关键里程碑可以追溯到20世纪50年代...这是现代深度卷积神经网络的开端。LeCun的设计标志着CNN在实际应用中的重要突破，为后续的发展奠定了坚实的基础。...AlexNet在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩，证明了深度卷积神经网络在图像分类任务中的强大能力。...卷积神经网络（CNN）在未来的发展趋势和潜在的新应用领域非常广泛，主要集中在以下几个方面： 深度学习模型的优化：随着数据量和计算能力的增加，深度学习模型将变得更加复杂。
，第1周：卷积神经网络] 本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。...2.卷积运算 前面的文章里讲到过，神经网络由浅层到深层，分别可以检测出不同层次的信息，在计算机视觉中我们依托深度卷积神经网络，来依次学习理解图片的边缘特征、局部特征(例如眼睛、鼻子等)，直至最后一层综合前面检测的特征来识别整体图像内容...[卷积神经网络初步] 卷积运算(Convolutional Operation)是卷积神经网络最基本的组成部分。我们以边缘检测为例，来解释卷积是怎样运算的。...| 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法 深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化...、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程 | 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 |
在深度学习的知识宝库中，除了前面文章中介绍的RNN，还有一个重要的分支：卷积神经网络（CNN），其广泛应用于视觉，视频等二维或者多维的图像领域。...卷积网络具有深度，可并行等多种特性，这种技术是否可以应用于解单维度的时间序列问题呢？...到目前为止，深度学习背景下的序列建模主题主要与递归神经网络架构(如LSTM和GRU)有关。然而，随着深度学习的高速发展，这种思维方式已经过时。...一维卷积 相似于卷积神经网络，一维卷积网络以一个三维张量作为输入，也输出一个三维张量。...尽管卷积神经网络(CNNs)通常与图像分类任务相关，但经过适当的修改，它已被证明是进行序列建模和预测的有价值的工具。
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