卷积神经网络 转载请注明：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-co ...
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2016-08-02 13:04:25
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1.卷积操作实质： 输入图像（input volume），在深度方向上由很多slice组成，对于其中一个slice，可以对应很多神经元，神经元的weight表现为卷积核的形式，即一个方形的滤波器（filter）（如3X3），这些神经元各自分别对应图像中的某一个局部区域（local region），用 ...
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2016-07-30 22:29:15
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一次简简单单的实验课的内容而已。
首先把给出的样本素材放缩的32*32的大小，这部分可以用Python的批处理和opencv中的放缩函数resize()来做，在此我就不列出代码了。
列举出一部分放缩好的图片。
然后在利用keras简历卷积神经网络的模型，在做此实验之前，电脑要配置好Python+Theano+Keras的环境。
#生成一个model
def __CNN__(...
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2016-07-22 19:29:12
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著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果。我想Michael的实验结果更有说服力一些。本书在github上有中文翻译的版本，前言最近卷积神经网络（CNN）很火热，它在图像分类领域的卓越表现引起了大家的广泛关注。本文总结和摘...
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2016-07-22 19:09:31
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这篇短文写的很好，我把它copy到这里供大家学习
上一届「国际计算机视觉大会（ICCV：International Conference of Computer Vision ）」成为了深度学习（Deep Learning）技术的主场，但在我们宣布卷积神经网络（ConvNet）的全面胜利之前，让我们先看看计算机视觉的「非学习（non-learning）」几何方面的进展如何。同步定位与地图构建...
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2016-07-15 21:46:41
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本文以下内容来自读论文以后认为有价值的地方，论文来自：convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classification 。 对于房门号的数字识别问题，文中提出的方法是基于卷积神经网络的，卷积神经网络集特征提取与目标... ...
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2016-07-15 13:08:22
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在视觉/图像识别中，一个关键问题就是:如何得到内在的特征表示(internal representation of feature).在传统的方法中,人们都是通过一个手工设计的特征提取器(hand crafted feature)来得到需要的特征,然后把特征输入给分类器. 而现在在解决的问题是: 一... ...
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2016-07-14 02:15:08
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摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay ...
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2016-07-11 23:53:50
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一. CNN的生物原理，应用以及优点 CNN根据人眼睛视觉神经的局部感受野特点设计，广泛应用在图像图像，模式识别，机器视觉和语音识别中，它对图像平移、缩放、旋转等的变形具有高度不变性。总之，CNN的核心思想是将局部感受野，权值共享，时间或空间子采样这三种思想结合起来获得了某种程度的平移、缩放、旋转不 ...
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2016-07-07 06:10:09
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Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了，尤其是视觉领域。绝大多数用Caffe的人，应该用的都是基于分类的网络，但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要，查了一下Caffe官网，还真没有很现成的例子。这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络（CNN: Convo ...
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2016-07-04 21:56:48
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