CNN 卷積神經網路--kernel、偏置值導數
卷積層
偏置值導數
one thing keep in mind:
而
因此
根據http://blog.csdn.net/zhongkeli/article/details/51849619,知
且
這一部分不知道對不對,但是在求解偏置值導數可以用到
因此
kernel導數
先給出公式:
卷積層
偏置值導數
∂E∂blj=∂E∂zlj∗∂zlj∂blj(1)
one thing keep in mind: blj是一個標量,又因為
zlj=∑i∈MjXl−1i∗klij+blj(2)
而zlj每一個元素都是與標量blj相關.
因此
前言:先坦白的說,深度神經網路的學習在一開始對我造成的困擾還是很大的,我也是通過不斷地看相關的視訊資料、文獻講解嘗試去理解記憶。畢竟這些內容大多都是不可查的,我們看到的都只是輸入輸出的東西,裡面的內部運作以及工作原理,都需要沉心靜思。
這篇CNN卷積神經網路的
神經網路技術起源於上世紀五、六十年代,當時叫感知機(perceptron),擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層,在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt。(扯一個不相關的:由於計算技術的落後,當時感知
本文主要介紹使用keras實現CNN對手寫資料集進行分類。
示例程式碼:
import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.models impo
這是基於Mnist手寫識別的資料訓練的一個簡單的CNN卷積神經網路,可以直接在網上下載訓練資料集,但是經常會出現連線不到伺服器的提示,所以我下到本地進行資料的載入,下面程式碼的資料載入有問題,所以自己找了一些程式碼整出來了這個資料載入的辦法,連結為:https://blog.csdn.net/lxi
轉自https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-05-CNN3/
目錄
圖片處理
建立卷積層
建立全連線層
選優化方法
完整程式碼
轉自https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-04-CNN2/
這一次我們會說道 CNN 程式碼中怎麼定義 Convolutional 的層和怎樣進行 pooling.
基於上一次卷積神經網路的介
下載MNIST資料集(28*28,輸入維度為784)
import tensorflow as tf
#下載MNIST資料集(28*28,輸入維度為784)
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist =
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1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Wed Nov 21 17:32:28 2018
4
5 @author: zhen
6 """
7
8 import tensorflow as tf
9 from tensorflow.e
mnist手寫數字集相當於是TensorFlow應用中的Helloworld。
在學習了TensorFlow的卷積神經網路應用之後,今天就分步解析一下其應用過程
一、mnist手寫數字資料集
MN
這是一篇關於CNN入門知識的部落格,基本手法是抄、刪、改、查,就算是自己的一個筆記吧,以後忘了多看看。
1.邊界檢測示例
假如你有一張如下的影象,你想讓計算機搞清楚影象上有什麼物體,你可以做的事情是檢測影象的垂直邊緣和水平邊緣。
卷積計算可以得
開局一張圖
資料輸入層
去均值:把輸入資料各個維度都中心化到0
注意只是在訓練資料上,測試集上減去的是訓練集上的均值,不要再求測試集的均值。
歸一化:幅度歸一到同一範圍。
在實際操作中不用,因為RGB天生就是0-2
1.邊界檢測示例
假如你有一張如下的影象,你想讓計算機搞清楚影象上有什麼物體,你可以做的事情是檢測影象的垂直邊緣和水平邊緣。
如下是一個6*6的灰度影象,構造一個3*3的矩陣,在卷積神經網路中通常稱之為filter,對這個6*6的影象進行卷積運算,以左上角的-5計算為例 3*1+
積神經網路是一個多層的神經網路,每層由多個二維平面組成,而每個平面由多個獨立神經元組成。
圖:卷積神經網路的概念示範:輸入影象通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積,濾波過程如圖一,卷積後在C1層產生三個特徵對映圖,然後特徵對映圖中每組的四個畫素再進行
哈哈?偶然在知乎上翻到了我旭神對CNN原理的通俗易懂的解釋,看完以後簡直醍醐灌頂呢。
下面上頭像!!
哼,趕緊記錄一下加強一下理解!
轉自知乎我旭神
如果學過數字影象處理,對於卷積核的作用應該不陌生,比如你做一個最簡單的方向濾波器,那就是一個二維卷積核,這個
1、MLP和CNN的區別
MLP喪失了二維影象資訊,必須轉成向量
2、將全連線層轉換為區域性連線層
stride和填充:stride步長,對於超出範圍的區域,可以刪除或者填充預設值,根據需要選擇(pandding分別對應valid和same)
3、卷積層的
全棧工程師開發手冊 (作者:欒鵬)
載入樣本資料集
首先我們要有手寫體的資料集檔案
我們實現一個MNIST.py檔案,專門用來讀取手寫體檔案中的資料。
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 獲取手寫資料。
轉自:http://www.sohu.com/a/138403426_470008
卷積神經網路基礎
神經網路
先借用 CNTK 的一個例子,來看看如何使用神經網路來進行分類。如果想根據一個人的年齡和年收入,對他的政治傾向進行分類(保守派,居中和自由派),怎麼做呢?
Convolutional Neural Network 卷積神經網路是基於人工神經網路提出的。人工神經網路模擬人的神經系統,由一定數量的神經元構成。在一個監督學習問題中,有一組訓練資料(xi,yi),x是樣本,y是label,把它們輸入人工神經網路,
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