用10个CNN构建CNN - 腾讯云开发者社区

稍稍乱入的CNN，本文依然是学习周莫烦视频的笔记。还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程。...CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN，原涂层是由RGB组成，然后CNN把它的厚度加厚，长宽变小，每做一层都这样被拉长，...CNN的结构，分析一张图片时，先放一个CNN的图层，再把这个图层进行一个pooling。这样可以比较好的保持信息，之后再加第二层的CNN和pooling。...下面就是用 tensorflow 构建一个 CNN 的代码，里面主要有4个layer，分别是: convolutional layer1 + max pooling; convolutional layer2...+ b_fc1) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) ## 4. func2 layer ## # 最后一层，输入1024，输出size 10，用

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用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet（CNN）

摘要： Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架，实现ConvNet（CNN）自然是轻而易举，但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程，极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力...未来您可以看到每一层的卷积，并使用它们进行自己的网络模型构建，所以我从头开始构建该模型。我只会强调主要的代码，不过你可以在GitHub上下载源码。 1.选择数据集一开始，我先要选择图像数据集。...我决定用牛津大学的宠物数据集。我选择了这个数据集的原因很简单：标签非常简单，训练数据也不错，而且还有一些边框。另一个我认为对于创建第一个模型是非常好的数据集是在Kaggle上发现的辛普森数据集。...writer_1 = tf.summary.FileWriter("/tmp/cnn/train")writer_2 = tf.summary.FileWriter("/tmp/cnn/test")writer...最后，重要的是要记住，在制作具有少量数据的分类器时，更容易的方法是采用已经在具有多个GPU（例如GoogLeNet或VGG16）的巨大数据集上进行训练的模型和权重，并在最后一层用自己的类替换它们的类。

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用CNN做句子分类：CNN Sentence Classification (with Theano code)

相当于原来从word到vector只用查阅w2v字典；现在需要先从word_idx_map查阅word的索引，再2用word的索引到W矩阵获取vector。...3、对于给定的输入和参数，构建这层的输出。...4、构建function（theano.function）：（1）根据cost function构建train_model；（2）构建val集的测试函数：val_model（3）构建测试集的测试函数：test_model...原来的代码用一个类定义一层，这本身没有问题，但所有的细节都在init方法中实现，让该方法显得很臃肿，我们可以根据职责的不同，分开两个方法：init_param()和build()。...也就是构建某一层神经网络最重要的两部：初始化参数和根据输入获取输出。 2、train_conv_net()方法太臃肿，这一步包括了构建网络，拆分train/val，构建function，训练。

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CNN

简介 CNN 是专门用于处理网格化数据的神经网络。...CNN 中新增了 Convolution 层和 Pooling 层，CNN 的层的连接顺序是「Convolution-ReLU-(Pooling)」（Pooling 层有时会被省略）。...CNN 的优势全连接层（Affine 层）忽略了数据的形状。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是，向全连接层输入时，需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。...因此，在 CNN 中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。【注】把 3 维数据表示为多维数组时，书写顺序为（channel, height, width）。...如果用仿射变换实现高维到低维的映射： z=Wx\begin{array}{c} \boldsymbol{z} = \boldsymbol{W} \boldsymbol{x} \end{array} z=

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CNN

和BP网络不同的是，cnn的特点是权值共享（卷积核filter），并且不需要人工的特征分析。...而在cnn中我们所使用的filter卷积核（三维，大小*通道数），遍历一个样本所使用的权值都是相同的，即所谓的权值共享。通过一系列的卷积+池化的操作，完成了对图片数据的特征提取。...cnn的最后会将末端得到一个长长的向量，并送入全连接层配合输出层进行分类。高维输入：图片由RGB三种像素，一个filter有一个通道数，输出结果为二维结构，为一个二维平面。

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CNN

max pooling ''' return tf.nn.max\_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') def cnn...))) y\_p = tf.matmul(net\_fc2,weight([84,10])) + biases(10) return y\_p # 3.搭建CNN...tf.float32,[None,32,32,1], name='x') y\_t = tf.placeholder(tf.int32,[None,10],name='y\_t') y\_p = cnn...中最大数的索引是否一致，y的值为1-10概率 correct\_prediction = tf.equal(tf.argmax(y\_conv,1), tf.argmax(y\_,1)) # 用平均值来统计测试准确率...我们可以发现，有的分支只使用1´1卷积，有的分支使用了其他尺寸的卷积时也会再使用1´1卷积，这是因为1´1卷积的性价比很高，用很小的计算量就能增加一层特征变换和非线性化。

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【CNN】多角度理解CNN

这一角度可以更好理解传统神经网络和 CNN 之间的联系，其中左图是传统神经网络，右图是 Dense 神经网络视角下的 CNN。灰色连接对应于不可训练的 0。...setosa.io/ev/image-kernels/ [6] Visualizing what ConvNets learn: http://cs231n.github.io/understanding-cnn

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Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow（用tensorflow实现CNN文本分类）阅读笔记

paper：Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 源代码：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf...原博客：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ 数据和预处理...相同的长度有利于进行高效的批处理根据所有单词的词表，建立一个索引，用一个整数代表一个词，则每个句子由一个整数向量表示模型第一层把词嵌入到低纬向量；第二层用多个不同大小的filter...进行卷积；第三层用max-pool把第二层多个filter的结果转换成一个长的特征向量并加入dropout正规化；第四层用softmax进行分类。...时allow_soft_placement使得可以在cpu操作 log_device_placement用于设备的log，方便debugging FLAGS是程序的命令行输入 CNN

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cnn lstm pytorch_pytorch怎么用

LSTM 4.1、pytorch中定义的LSTM模型 4.2、喂给LSTM的数据格式 4.3、LSTM的output格式 4.4 LSTM笔记 5、LSTM和其他网络组合 1、LSTM模型结构 BP网络和CNN...网络没有时间维，和传统的机器学习算法理解起来相差无几，CNN在处理彩色图像的3通道时，也可以理解为叠加多层，图形的三维矩阵当做空间的切片即可理解，写代码的时候照着图形一层层叠加即可。...如下图是一个普通的BP网络和CNN网络。...embedding矩阵如下图：如果把batch放在第一位，则三维矩阵的形式如下：其转换过程如下图所示： LSTM的另外两个输入是 h0 和 c0，可以理解成网络的初始化参数，用随机数生成即可...的维度等于隐藏层神经元的个数，即hidden_size，在一些时间序列的预测中，会在output后，接上一个全连接层，全连接层的输入维度等于LSTM的hidden_size，之后的网络处理就和BP网络相同了，如下图：用pytorch

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TensorFlow -2: 用 CNN 识别数字

本文结构： CNN 建立模型 code 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。...关于 CNN，可以看这篇：图解何为CNN 简单看一个典型的 Deep CNN 由若干组 Convolution－ReLU－Pooling 层组成。...([5, 5, 1, 32]) # patch 5x5, in size 1, out size 32 b_conv1 = bias_variable([32]) # 构建第一个...[5,5, 32, 64]) # patch 5x5, in size 32, out size 64 b_conv2 = bias_variable([64]) # 构建第二个...+ b_fc1) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) ## 4. func2 layer ## # 最后一层，输入1024，输出size 10，用

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Advanced CNN Architectures（R-CNN系列）

Fast R-CNN R-CNN的下一个发展架构是Fast R-CNN。这种架构使整个图像仅传入分类CNN一次，而不是通过分类CNN单独处理每个感兴趣区域(ROIs)....FAST R-CNN是R-CNN的10倍，因为它只为给定的图像创建卷积层一次。Fast R-CNN也需要更短的时间来测试一个新图。测试时间主要由创建候选区域时间决定。...Faster R-CNN Faster R-CNN 学会生成自己的候选区域它接受一个输入图像，将图像传入 CNN 直到特定的卷积层就像 Fast R-CNN 一样。...通过消除非对象区域分析步骤，Faster R-CNN是所有区域CNN中最快速的模型。 ?...它在特征映射上滑动一个小的（典型的3x3）窗口，然后对于每个窗口RPN：用一组定义的锚盒(anchor boxes),它们是定义的纵横比的方框已生成多个可能的ROI，每个都被认为是候选区域。

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CNN初探

这个为CNN的局部感知奠定了一个基础。...最后，2005出现了一篇GPU实现CNN的paper，标志了一种实现CNN更有效的方式，之后在2012年ImageNet大赛中CNN由于其高精确度脱颖而出，于是，深度学习正式进入人们的视野。...2 CNN基本模块 CNN由输入和输出层以及多个隐藏层组成，隐藏层可分为卷积层，池化层、RELU层和全连通层。...2.4 RELU层这个RELU我们之前讲过，全名将修正线性单元，是神经元的激活函数，对输入值x的作用是max(0,x)，当然RELU只是一种选择，还有选Leak-Relu等等，一般都是用Relu！...CNN的特点这里主要讨论CNN相比与传统的神经网络的不同之处，CNN主要有三大特色，分别是局部感知、权重共享和多卷积核 3.1 局部感知局部感知就是我们上面说的感受野，实际上就是卷积核和图像卷积的时候

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用 CNN 分 100,000 类图像

CNN 分类 113,287 类图像 (MSCOCO)。...注意到句子是一维的，在实际使用中，我们用的是 1X2 的 conv。 ? 2. Instance loss。...我们用的是同一个人看作一个类，所以每一类训练图片多一些。CUHK-PEDES 用了 ID annotation，而 MSCOCO 和 Flickr30k 我们是没有用的。） 3....插曲：当时在 ICML 上遇到 fb CNN 翻译的 poster，问了，他们说，当然可以用啊，只是他们也没有试之类的。...比较靠谱的数据增强可能是用同义词替换句子中一些词。虽然当时下载了 libre office 的词库，但是最后还是没有用。最后采用的是 word2vec 来初始化 CNN 的第一个 conv 层。

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目标检测系列之二（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN）

：https://arxiv.org/abs/1311.2524 R-CNN的结构就是Selective Search + CNN + SVM,算法流程： 1）用Selective Search提取出...2000个候选框（Region Proposal） 2）用去掉Softmax的AlexNet网络提取特征 3）用K（目标类个数）个SVM分类器进行训练，对前面的候选框进行测试得到每个候选框属于某一类的概率值...4）用NMS对每个类别的候选框进行处理，删掉冗余的一些候选框 5）对剩余的候选框进行Bounding Box回归，修正候选框的位置。...）还是背景（background） 3）用bounding box regression来修正anchor box 4）通过RoI Pooling Layer提取每个候选框的特征 5）分别利用Softmax...最后总结一下，作者在源代码采用的4-Step Alternating Training方法，来自于知乎用户晓雷：第一步：用ImageNet模型初始化，独立训练一个RPN网络；第二步：仍然用ImageNet

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TensorFlow实战：CNN构建MNIST识别（Python完整源码）

在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%的正确率...下面让我们一步步的实现该模型，具体的Python源码已上传至我的GitHub：https://github.com/ml365/softmax_mnist/blob/master/cnn.py，点击文末的阅读原文直接跳转下载页面...h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1) h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 第二层卷积为了构建一个更深的网络...所以用dropout的时候可以不用考虑scale。...目前为止，我们已经学会了用TensorFlow快捷地搭建、训练和评估一个复杂一点儿的深度学习模型。

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TensorFlow-2: 用 CNN 识别数字

---- 本文结构： CNN 建立模型 code ---- 昨天只是用了简单的 softmax 做数字识别，准确率为 92%，这个太低了，今天用 CNN 来提高一下准确率。...关于 CNN，可以看这篇：图解何为CNN 简单看一个典型的 Deep CNN 由若干组 Convolution－ReLU－Pooling 层组成。 ?...weight_variable([5, 5, 1, 32]) # patch 5x5, in size 1, out size 32 b_conv1 = bias_variable([32]) # 构建第一个...([5,5, 32, 64]) # patch 5x5, in size 32, out size 64 b_conv2 = bias_variable([64]) # 构建第二个...+ b_fc1) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) ## 4. func2 layer ## # 最后一层，输入1024，输出size 10，用

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用Tensorflow实现卷积神经网络CNN

在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载...weight_variable([5, 5, 1, 32]) # patch 5x5, in size 1, out size 32 b_conv1 = bias_variable([32]) # 构建第一个...([5,5, 32, 64]) # patch 5x5, in size 32, out size 64 b_conv2 = bias_variable([64]) # 构建第二个...+ b_fc1) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob) ## 4. func2 layer ## # 最后一层，输入1024，输出size 10，用...spm=a2hzp.8253869.0.0 https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/tensorflowTUT/tf18_CNN3 https

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使用 Tensorflow 构建 CNN 进行情感分析实践

而CNN可以用来处理分类任务，就是在最终的softmax函数计算属于各个类的概率，并归属到概率最大的类。...用训练数据集训练，根据在验证数据集上的表现选取模型，最后用选定的模型进行分类，得到结果，即result.txt。 2.2 网络下面这张图来自前面提到的Kim Yoon的论文。...[1508118642697_5833_1508118607975.png] 2.3 代码实现查看text_cnn.py，这里定义了用于文本分类任务的TextCNN类。

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用CNN实现全景图像语义分割！

本文手把手带你实践一个有趣的应用——全景图像语义分割，使用多种传统CNN方法和球面CNN方法进行对比。如下图所示，全景图分割实例像素级别分类，每种实例对应一个标签。...环境构建基于深度学习的编程环境往往有各种复杂的环境依赖，而各种安装报错总是消磨我们的时间，其实之一过程可以大大缩短。...方法使用多种二维CNN方法和球面卷积方法UGSCNN。...训练环境构建好后只需简单的几个命令便可以运行起来再使用make in成功进入到容器终端基于CNN对网格进行分割 cd cnns # 基于 ./run.sh UNet # 基于FCN ....全景图实例：结果：总结本文介绍了docker作为环境构建的知识，介绍几种基于传统CNN方法和一种基于球面CNN的方法，并将上述方法在全景数据集上完成了分割任务。

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亚马逊：用CNN进行图像分类的Tricks

我们将展示通过组合不同的微调方法，我们可以显著地改善多种 CNN 模型。例如，我们将 ImageNet 上训练的 ResNet-50 的 top-1 验证准确率从 75.3% 提升到 79.29。...然后我们通过这两个样本的加权线性插值构建一个新的样本：其中 λ∈[0,1] 是从 Beta(α, α) 分布提取的随机数。在混合训练中，我们只使用新的样本 (x hat, y hat)。

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用 Tensorflow 建立 CNN

用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet（CNN）

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