3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network(深度学习-卷积神经网络)3.3
http://blog.csdn.net/sunbow0
第三章Convolution Neural Network (卷积神经网络)
3实例
3.1 测试数据
按照上例数据，或者新建图片识别数据。
3.2 CNN实例
//2 测试数据...
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2015-07-22 23:06:45
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刚进实验室，被叫去看CNN。看了一些前辈的博客和论文，学了不少东西，但觉得一些博客存在一些谬误，我在这里尽量更正了，也加入了自己的思考和推导。毕竟CNN这个理论早就提出了，我只是希望能客观地描述它。如果觉得本文有哪里有不妥的地方，一定要在下面评论告诉我。 卷积神经网络(CNN)是deep le...
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2015-07-16 21:36:40
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0 引言 介绍了木材缺陷检测的作用和价值，近年以来的普遍使用的方法，以及使用卷积神经网络的好处。1 卷积神经网络 介绍卷积神经网络的现在使用的方面，成熟的技术，然后介绍组成结构（就是常见的CNN模型），然后顺带的点名了使用CNN的好处。2 网络结构设计 文中主要有三种类别的样本，于是最终可以利用CN...
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2015-07-16 11:29:15
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卷积神经网络(CNN)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) 以数值作为输入。如果要处理图像相关的信息的话，要另外从图像中提取特征并采样。而CNN把提特征、下采样和传统的神经网络整合起来，形成一个新的网络。本博文已经假设你已经有了...
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2015-07-15 14:47:37
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Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。转http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN...
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2015-07-14 17:18:33
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在上篇《CNN卷积神经网络学习笔记2：网络结构》中，已经介绍了CNN的网络结构的详细构成，我们已经可以初始化一个自己的CNN网络了，接下来就是要用训练得到一个确定的CNN的模型，也就是确定CNN的参数。
CNN本质上就是人工神经网络的一种，只是在前几层的处理上有所不同，我们可以把卷积核看成是人工神经网络里的权值W，而采样层实质上也是一种卷积运算。所以可以基于人工神经网络的权值更新的方法来...
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2015-07-06 12:15:58
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这篇笔记中，通过一个简单的CNN的例子，梳理一下CNN的网络结构的细节。
以下是一个6层的CNN网络，我们输入的是一张大小为28*28的图片。
需要注意的有：
1，这里输入的是一张图片，如果我们输入了50张图片，那么下图中的每一个方框（代表一种特征图）实际上代表了50张图片。
2，在S3和S5的采样层只做了mean pooling，其实一般还会有加偏置和激活的操作，这个CNN网络比较简单，...
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2015-07-05 21:18:32
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Convolutional Neural Network 卷积神经网络是基于人工神经网络提出的。人工神经网络模拟人的神经系统，由一定数量的神经元构成。在一个监督学习问题中，有一组训练数据(xi,yi)(x_i,y_i)，x是样本，y是label，把它们输入人工神经网络，会得到一个非线性的分类超平面hw,b(x)h_{w,b}(x)，在这篇笔记中先梳理一下传统人工神经网络的基本概念，再基于传统人工神经...
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2015-07-05 15:04:01
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转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。在CNN中，图像的一小部分（局部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，...
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2015-07-02 13:34:35
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Adam是微软研究院的深度学习项目，该项目仍然是应用卷积神经网络进行图像分类，效果提高了很多，但从我读论文的角度看，adam更偏向于分布式框架的实现，而非理论的创新，自Alex和Hinton在2012年发出[2]以后，其实卷积神经网络的核心并没有大改，然而将卷积神经网络从学术界引领到工业界，我觉得adam的贡献匪浅。...
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2015-06-29 06:30:20
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