第1章 概述 第2章 预备知识 激活函数的优劣 矩阵的克罗内克积可应用于扩维(控制论中智能体之间的联系) 通用逼近定理:多层感知器是一种非常著名的人工神经网络模型,如果包含足够多的隐含神经元,那么即使只有一个隐含层,它所…
分类:卷积神经网络
卷积层(Convolution Layer)
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和…
keras文本分类:pretrain词向量+1D卷积神经网络
基于keras 实现 利用之前训练好的词向量,基于keras使用1D卷积神经网络完成文本分类任务。 python gensim 训练词向量 准备工作 1、训练好的词向量 2、用于训练的文本(已完成分词,每篇文章且含有对应…
卷积神经网络中感受野计算
感受野(receptive field)是CNN中很重要的一个概念,指的是某个输出的feature map上某个点对应的输入图像的区域 示意图.png 关于感受野的计算方式用一个例子说明 卷积参数.png 现在要计算的是…
深度学习图片卷积输出大小计算公式
先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N
作业2:反向传播、训练神经网络和卷积神经网络
在本作业中(2018版),将练习编写反向传播代码,训练神经网络和卷积神经网络。本作业的目标如下: 理解神经网络及其分层结构。 理解并实现(向量化)反向传播。 实现多个用于神经网络最优化的更新方法。 实现用于训练深度网络的…
使用 Keras搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码,建议使用显卡来运行该项目。 下面的可视化代码都是在jupyter notebook中完成的,如果你希望写成 python 脚本,稍加修改即可正常运行,当然也可…
卷积神经网络LeNet 5
LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数(连接权重)。输入图像为32 32大小。这要比Mnist数据库(一个公认的手写数据库)中最大的字母还大。这样做的原因是希望潜在的明显特征如笔画断电或角点能够出现在最…
深度学习笔记11:利用numpy搭建一个卷积神经网络
欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定! 对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tsaied…
Pytorch实战(一)——MNIST手写数字识别
MNIST手写数字识别项目因为数据量小、识别任务简单而成为图像识别入门的第一课,MNIST手写数字识别项目有如下特点: 识别难度低,即使把图片展开为一维数据,且只使用全连接层也能获得超过98%的识别准确度; 计算量小,不…
卷积神经网络概述-七月在线机器学习集训营手把手教你从入门到精通
卷积神经网络 图像识别问题和数据集 计算机视觉中有哪些问题?典型问题:经典数据集。 在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet…
笨方法学机器学习(三):卷积神经网络
网络结构的解析 拥有不同的层,不同的网络层有不同的功能 卷积神经网络示意图 输入层:数据的预处理 conv卷积层:卷积神经网路的核心网络层,用一组权重通过窗口滑动同时计算输入层 relu 激活函数层,把卷积层的结果做非线…