从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 ? 数据输入层/ Input laye ...
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2017-04-30 20:34:16
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在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。
通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包...
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2017-04-29 21:07:12
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课时14 卷积神经网络详解（上） CNN处理的是一些数据块，在这之间有很多层，一系列的层将输入数据变换为输出数据，所以完成操作的中间量不仅是NN时候讲的那些向量，而是立体结构，有宽，高和深度，在整个计算过程中要保持这些三维特征。这里的深度指的是一个数据体的第三个维度。 工作流程 我们得到一些数据，作 ...
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2017-04-29 10:55:05
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转自：http://blog.csdn.net/lwplwf/article/details/62419087 之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练 ...
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2017-04-26 10:07:12
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前言跳过废话，直接看正文文本分类任务是一个经久不衰的课题，其应用包括垃圾邮件检测、情感分析等。传统机器学习的做法是先进行特征工程，构建出特征向量后，再将特征向量输入各种分类模型（贝叶斯、SVM、神经网...
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2017-04-26 01:26:17
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Segnet: 一种用于图像分割的深度卷积编码－解码架构摘要我们展示了一种新奇的有实践意义的深度全卷积神经网络结构，用于逐个像素的语义分割，并命名为SegNet.核心的可训练的分割引擎包含一个编码网络...
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2017-04-26 01:15:07
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在使用Tensorflow框架进行两层卷积神经网络实现的时候，使用tf.global_Variables_initializer()进行初始化时一定要加.run()方法，Tensorflow与我们正常的编程思想略有不同：Tensorflow中的语句不会立即执行，而是等到开启会话Session的时候， ...
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2017-04-25 09:58:23
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卷积神经网络CNN 一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR（逻辑斯特回归） 或者 linear SVM ，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本，可以加一些kern ...
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2017-04-20 15:33:57
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在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。CNN能做什么CNN是深度学习算法在图像处理领...
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2017-04-15 00:36:47
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vggNet是从AlexNet而来，主要探索卷积神经网络的深度与性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的卷积核（c中有1x1的卷积核,也只有c中有，c是16层）和2x2的最大池化层，vggNet构筑了16-19层深的卷积神经网络。 3x3卷积核：the smallest size to capture ...
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2017-04-12 13:12:30
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