卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述，这里为了学习MXNet的库，所以对经典的神经 ...
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2018-03-07 17:01:41
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Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可以直接作 ...
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2018-03-06 23:24:57
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卷积神经网络 https://www.toutiao.com/i6479655961521816078/ 循环神经网络 https://www.toutiao.com/i6482640110192951821/ 长短时记忆网络 https://www.toutiao.com/i65082170158 ...
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2018-03-04 12:59:48
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CNN产生的起因是为了减少神经元数目并减少计算量 卷积神经网络的结构一般包含 输入层 _input layer_ : 用于数据的输入 卷积层 _convolutional layer_ : 使用卷积核进行特征提取以及特征映射 激励层 _active layer_ : 由于卷积是线性运算，添加非线性映 ...
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2018-03-01 20:04:15
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迁移学习(概念)： 就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。根据论文DeCAF中的结论，可以保留训练好的Inception-3模型中所有卷积层的参数，只是替换最后一层全连接层，在最后这一层全连接层之前的网络层称之为瓶颈层。 将新的图像通过训练好的卷积神经网络直到瓶颈层的过程 ...
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2018-02-28 10:33:18
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听说最近冒出的大批呱儿子个个都是撑着眼皮也要看书的无眠小青蛙。我们学习Machine Learning的脚步又怎能停下来？动动手指，上滑开始~ 今天的内容是 【特征工程—结构化数据】 场景描述 特征工程是指结合问题寻找有效的特征并进行处理成适合模型的输入形式。机器学习中有句经典的话叫做“Garbag ...
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2018-02-27 23:40:19
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之前的博文已经介绍了CNN的基本原理，本文将大概总结一下最近CNN在NLP中的句子建模（或者句子表示）方面的应用情况，主要阅读了以下的文献： Kim Y. Convolutional neural networks for sentence classification[J]. arXiv prep ...
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2018-02-27 19:16:07
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本文已同步本人另外一个博客（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347） 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、AlexNe ...
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2018-02-27 01:04:45
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图片经过卷积、激活后的结果一般带有大量原图信息。 上图中卷积核提取的是竖直方向上的连续像素，但是，被增强的像素只占了结果的1/3，对于多层网络，其余重要性较低的信息也被传入了下一层网络，造成了不必要的浪费，因此需要用池化对卷基层得到的结果做聚合统计。池化的理论基础是：图像相邻位置的像素是相关的，即使 ...
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2018-02-26 11:33:47
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优化 池化 Pooling max pooling 理论上，最大池化操作的好处是减小输入大小，使得神经网络能够专注于最重要的元素。最大池化只取覆盖区域中的最大值，其它的值都丢弃。 TensorFlow 提供了 tf.nn.max_pool() 函数，用于对卷积层实现 最大池化 。 mean pool ...
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2018-02-24 23:12:41
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