深度学习-CNN利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型1.导入模块2.创建占位符3.初始化参数4.前向传播5.计算损失6.构建模型 利用Tensorflow实现一个简单的CNN模型CONV2D→RELU→MAXPOOL→CONV2D→RELU→MAXPOOL→FULLCONNECTED1.导入模块import math
import numpy as np
import h5py
im
摘要：
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。卷积神经网络(CNN)是深度学习框架中的一个重要算法，本文介绍了CNN主流模型结构的演进过程，从一切的开始LeNet，到王者归来AlexNet，再到如今的CNN模型引领深度学习热潮。本文也将带领大家了解探讨当下与CNN模型相关的工业实践。
演讲嘉宾简介：
周国睿(花名：
1. 网络结构如下图所示， CNN架构简单来说就是：图片经过各两次的Convolution，Pooling，Fully Connected就是CNN的架构了，因此只要搞懂Convolution，Pooling，Fully Connected三个部分的内容就可以完全掌握了CNN。2. Convolution Layer卷积层2.1 目的卷积层主要目的是特征提取，下面我们来举个例子来说明它是怎么提取图
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2023-10-12 21:45:49
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一. CNN诞生背景问题一：CNN最早在图像识别领域提出，像素数据很难通过人的理解来提取特征，即特征工程。问题二：普通神经网络（NN）采用全连接结构（下左图），会使得需要训练的参数过多，超过了现在硬件的计算能力，且容易引起过拟合。解决方案： 1. (SIFT + SVM）: 最初是使用只能用SIFT等算法提取特征，然后结合后** 优点：对图像一定程度的缩放，平移和旋转等具有不变性。 缺点： -
相关资料以及下载代码地址：https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn.git原理参考：代码编译和运行代码使用方法，暂时没找到win系统下的方法，为此，我安装了unbuntu，还是蛮好用的。代码的编译运行准备偷懒了一下，直接在/tools/trainval_net.py里面改了些配置，使得直接可以运行改文件作为调试def parse
文章目录LeNet（1998）AlexNet（2012）VGG（2014）GoogLeNet（2014） LeNet（1998）论文：Gradient-based learning applied to document recognition结构：LayerDescriptionoutSizeparamsinput32 x 32 x 11Conv 5x5 s1,66, 28 x 281562P
一、LeNet-5算法原理 LeNet-5模型诞生于1998年，是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络，麻雀虽小五脏俱全，它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层。是其他深度学习模型的基
1. DL基础理论 本页PPT给出了本节内容概要，我们从MCP神经元模型开始，首先回顾全连接层、卷积层等基础结构单元，Sigmoid等激活函数，Softmax等损失函数，以及感知机、MLP等经典网络结构。接下来，将介绍网络训练方法，包括BP、Mini-batch SGD和LR Policy。最后我们会介绍深度网络训练中的两个理论问题：梯度消失和梯度溢出。
此篇博客主要是讲一些目前较好的网络发展，提出问题，解决了什么问题,有什么优缺点。1、Alexnet网络，本网络是2012年的分类冠军，掀起来深度学习的热潮，Alexnet参数量巨大，由于受限于硬件计算，作者采用了group 卷积，将特征图分别放入不同gpu进行运算，最后融合，但是此网络存在一个问题，不同特征图分别计算然后融合，如此卷积核只与某一部分的特征图进行卷积，这样卷积核获得的特征
最近再从事深度学习方面的工作，感觉还有很多东西不是很了解，各种网络模型的结构的由来还不是很清晰，在我看来所有的网络都是一层层的卷积像搭积木一样打起来的，由于还没实际跑所以还没很深刻感受到几种网络类型的区别，在此我想梳理一下几种常见的网络结构，加深一下理解。 目前常见的网络结构：AlexNet、ZF、GoogLeNet、VGG、ResNet等等都可谓曾一战成名，它们都具有自身的特性，它们都提出
一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由Yann LeCun在1998年提出，可以实现对手写数字、字母的识别。结构如下： LeNet-5图中的 subsampling，即“亚采样”，就是我们前面说的pooling，因为pooling其实就是对原图像进行采样的一个过程。它总
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2023-12-21 10:02:13
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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，最后形成一个分类器：如果想要分成十类的话，那么就会有0到9这十个位置，这个数据属于哪一类
前言入职之后，逐渐转到深度学习方向。很早就打算写深度学习相关博客了，但是由于各种原因被搁置了。 这段时间刚好有空，就把以前的笔记整理总结了一下，温故而知新，以前有些不是特别清楚的概念，通过这次的复习豁然开朗了，也希望自己的分享能够帮助其他人更好地理解CNN。相关资料下面列出的论文都是我学习CNN过程中精读过的论文，也是我认为学习CNN必读的论文，论文的顺序基本上就是CNN结构演
一、什么是胶囊网络1.1普通CNN的缺点：CNN在提取特征时只在乎有没有，不在乎他具体的状态是如何的。上面第一张图片是一个人像，CNN可以正常识别出来；第二张是一个五官错位的图片，CNN仍然将其识别成一张人脸。这是因为CNN是可以识别出人像所具有的具体特征，只要包含这些特征就将其判定为一张人脸。 1.2Hinton自己说过：最大池化层表现的如此优异是一个巨大的错误，是一场灾难。从图中不难
近几年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像识别中取得了非常成功的应用，成为深度学习的一大亮点。CNN发展至今，已经有很多变种，其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义，它们分别是：LeNet、Alexnet、Googlenet、VGG、DRL等，接下来将分期进行逐一介绍。 在之前的文章中，已经介绍了卷积神经网络（CNN）的技
本文主要介绍 CNN 模型复杂度的分析，通常来说模型复杂度一般我们关注：1）时间复杂度：模型训练和推理速度；2）占用 GPU 大小。 模型训练和推理速度模型的训练和推理速度由“运算量”决定，即 FLOPs，“运算量”代表模型的时间复杂度。FLOPs 越大，模型训练和推理越慢，对于 CNN，每个卷积层运算量如下： $$\mathtt{FLOPs=[(C_i
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2023-12-18 15:20:21
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LeNet手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。卷积网络的第一个成功应用是由Yann LeCun在20世纪90年代开发的，其中最著名的是用于读取邮政编码、数字等的LeNet体系结构。AlexNetA
本文主要通过CNN进行花卉的分类，训练结束保存模型，最后通过调用模型，输入花卉的图片通过模型来进行类别的预测。 测试平台：win 10+tensorflow 1.2 数据集中总共有五种花，分别放在五个文件夹下。&n
一、概述 CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。 本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系
一、介绍 2015年谷歌团队提出了Inception V2，首次提出了批量(Batch Normalization)归一化方法，可以提高网络的收敛速度。应用范围广泛。主要的创新点包括：Batch Normalization：在神经网络的每层计算中，参数变化导致数据分布不一致，会产生数据的协方差偏移问题，
