深度學習(二十七)視覺化理解卷積神經網路(反池化 pooling unpooling)
相關推薦
深度學習(二十七)視覺化理解卷積神經網路(反池化 pooling unpooling)
本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻:《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,可以說是CNN領域視覺化理解的開山之作,這篇文獻告訴我們CNN的每一層到底學習到了什麼特徵,然後作者通過視覺化進行調整網路,提高了精度。最近兩年深層
深度學習(二十七)視覺化理解卷積神經網路
視覺化理解卷積神經網路作者:hjimce一、相關理論本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻:《Visualizing and Understanding Convolutional Netw
用反捲積(Deconvnet)視覺化理解卷積神經網路
視覺化理解卷積神經網路 作者:hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻:《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》,可以說是CNN領域視覺化理解的開山之作,這
CNN筆記(一):通俗理解卷積神經網路
在深度學習中,有一個很重要的概念,就是卷積神經網路(CNN),是入門深度學習需要搞懂的東西。 1 卷積網路 也叫卷積神經網路(convolutional neural networ
視覺化理解卷積神經網路
視覺化理解卷積神經網路 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解2014年ECCV上的一篇經典文獻:《Visualizing and Und
2017CS231n李飛飛深度視覺識別筆記(十二)——視覺化和理解卷積神經網路
第十二講 視覺化和理解卷積神經網路 課時1 特徵視覺化、倒置、對抗樣本 上一章中計算機視覺中一些內容,包括影象分割、檢測以及識別;這一章中將討論卷積神經網路的內部真正的工作原理是什麼。
深度學習(十九)基於空間金字塔池化的卷積神經網路物體檢測
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解大神何凱明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in Dee
深度學習(十五)基於級聯卷積神經網路的人臉特徵點定位
基於級聯卷積神經網路的人臉特徵點定位作者:hjimce一、相關理論本篇博文主要講解2013年CVPR的一篇利用深度學習做人臉特徵點定位的經典paper:《Deep Convolutional Netwo
深度學習基礎(二)—— 從多層感知機(MLP)到卷積神經網路(CNN)
經典的多層感知機(Multi-Layer Perceptron)形式上是全連線(fully-connected)的鄰接網路(adjacent network)。 That is, every neuron in the network is connec
Deep Learning(深度學習)學習筆記整理系列之(七)Convolutional Neural Networks卷積神經網路
轉處:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/ Deep Learning(深度學習)學習筆記整理系列 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 宣告: 1)該Deep
Tensorflow深度學習之二十七:tf.nn.conv1d
一、conv1d 在NLP領域,甚至影象處理的時候,我們可能會用到一維卷積(conv1d)。所謂的一維卷積可以看作是二維卷積(conv2d)的簡化,二維卷積是將一個特徵圖在width和height兩個方向上進行滑窗操作,對應位置進行相乘並求和;而一維卷積則
TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記(12)------Mnist識別和卷積神經網路LeNet
一、卷積神經網路的簡述 卷積神經網路將一個影象變窄變長。原本【長和寬較大,高較小】變成【長和寬較小,高增加】 卷積過程需要用到卷積核【二維的滑動視窗】【過濾器】,每個卷積核由n*m(長*寬)個小格組成,每個小格都有自己的權重值, 長寬變窄:過濾器的長寬決定的 高度變高:過濾器的個數決定的 &nb
TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記(13)------Mnist識別和卷積神經網路AlexNet
一、AlexNet:共8層:5個卷積層(卷積+池化)、3個全連線層,輸出到softmax層,產生分類。 論文中lrn層推薦的引數:depth_radius = 4,bias = 1.0 , alpha = 0.001 / 9.0 , beta = 0.75 lrn現在僅在AlexNet中使用,
吳恩達深度學習筆記(deeplearning.ai)之卷積神經網路(CNN)(上)
1. Padding 在卷積操作中,過濾器(又稱核)的大小通常為奇數,如3x3,5x5。這樣的好處有兩點: 在特徵圖(二維卷積)中就會存在一箇中心畫素點。有一箇中心畫素點會十分方便,便於指出過濾器的位置。 在沒有padding的情況下,經過卷積操作,輸出的資
吳恩達深度學習系列課程筆記:卷積神經網路(一)
本系列文章將對吳恩達在網易公開課“深度學習工程師”微專業內容進行筆記總結,這一部分介紹的是“卷積神經網路”部分。 1、計算機視覺 計算機視覺在我們還是生活中有非常廣泛的應用,以下幾個是最常見的例子: 影象分類: 可以對影象中的物體種類進行判斷,如確定影象中
乾貨 | 深度學習之卷積神經網路(CNN)的前向傳播演算法詳解
微信公眾號 關鍵字全網搜尋最新排名 【機器學習演算法】:排名第一 【機器學習】:排名第一 【Python】:排名第三 【演算法】:排名第四 前言 在(乾貨 | 深度學習之卷積神經網路(CNN)的模型結構)中,我們對CNN的模型結構做了總結,這裡我們就在CNN的模型基礎上,看看CNN的前向傳播演算法是什麼樣
深度學習與卷積神經網路(直觀理解)
基本上在輸入影象中,如果有一個形狀是類似於這種濾波器的代表曲線,那麼所有的乘積累加在一起會導致較大的值!現在讓我們看看當我們移動我們的過濾器時會發生什麼。可以看到結果值是0哦,為什麼?還不明白麼,因為耳朵的邊緣和剛剛尾股部曲線太不同了。 這樣的多個濾波器就可以在大量資料的訓練下得到大量特徵了
【深度學習】卷積神經網路(CNN)
卷積神經網路(Convolutional Neural NetWork,CNN): 自然語言處理、醫藥發現、災難氣候發現、人工智慧程式。 輸入層: 整個神經網路的輸入 卷積層: 卷積神經網路中最重要的部分,卷積層中每一個節點的輸入只是上一層神經網路的一小塊,一般為3
深度學習筆記(基礎)——(六)全卷積神經網路(FCN)
通常CNN在卷積層之後會接上若干個全連線層,將卷積層產生的特徵圖(Feature Map)對映成一個固定長度的特徵向量進行分類。以AlexNet為代表的經典CNN結構適合於影象級的分類和迴歸任務,因為它們最後都期望得到整個輸入影象的一個數值描述,如AlexN
吳恩達深度學習第四課:卷積神經網路(學習筆記2)
前言 1.之所以堅持記錄,是因為看到其他人寫的優秀部落格,內容準確詳實,思路清晰流暢,這也說明了作者對知識的深入思考。我也希望能儘量將筆記寫的準確、簡潔,方便自己回憶也方便別人參考; 2.昨天看到兩篇關於計算機視覺的發展介紹的文章:[觀點|朱鬆純:初探計算機