今天闲来无事，考虑到以前都没有好好研究过卷积层、池化层等等的前向/反向传播的原理，所以今天就研究了一下，参考了一篇微信好文，讲解如下： 参考链接：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/485480 https://github.com/hanbt/learn ...
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2018-03-24 14:26:26
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caffe中的网络结构是一层连着一层的，在相邻的两层中，可以认为前一层的输出就是后一层的输入，可以等效成如下的模型 可以认为输出top中的每个元素都是输出bottom中所有元素的函数。如果两个神经元之间没有连接，可以认为相应的权重为０。其实上图的模型只适用于全连接层，其他的如卷积层、池化层，x与y之 ...
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2018-03-12 01:12:20
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池化层 MaxPooling1D层 keras.layers.pooling.MaxPooling1D(pool_size=2, strides=None, padding='valid') 对时域1D信号进行最大值池化 参数 pool_size：整数，池化窗口大小 strides：整数或N... ...
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2018-03-10 21:57:38
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一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 降采样层(池化层)：2个 全连接层：2个 输出层：1个。10个类别（数字0-9 ...
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2018-03-09 15:34:09
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使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层 最大池化层 全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CN ...
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2018-02-07 12:13:14
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我们知道卷积神经网络（CNN）在图像领域的应用已经非常广泛了，一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架（比如MxNet，Caffe等），训练一个模型变得非常简单，但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗？你对softmax，sof ...
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2018-01-04 12:26:27
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局部最小值： 全连接： 梯度下降：值越大，函数变化越快。 梯度下降（Gradient Descent）小结 激活函数： ReLu(Rectified Linear Units)激活函数 池化： tensorflow 1.0 学习：池化层（pooling)和全连接层(dense) caffe学习笔记3 ...
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2018-01-02 21:21:02
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1. Semantic Segmentation 把每个像素分类到某个语义。 为了减少运算量，会先降采样再升采样。降采样一般用池化层，升采样有各种“Unpooling”、“Transpose Convolution”（文献中也叫“Upconvolution”之类的其他名字）。 这个问题的训练数据的获 ...
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编程语言 时间：
2017-12-07 23:59:41
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深度学习是 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 深度学习算法： convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 卷积网络：由卷积层、池化层、全连接层组成。 其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接 ...
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2017-11-13 00:15:32
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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（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入 ...
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2017-10-25 21:23:21
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