卷積神經網路——反向傳播演算法
相關推薦
卷積神經網路——反向傳播演算法
卷積神經網路(CNN)的結構可閱讀上一篇博文。CNN的基本層包括卷積層和池化層,二者通常一起使用,一個池化層緊跟一個卷積層之後。這兩層包括三個級聯的函式:卷積,求sigmoid函式(或使用其他激勵函式),池化。其前向傳播和後向傳播的示意圖如下:
卷積神經網路反向傳播演算法
神經網路的訓練過程,就是通過已有的樣本,求取使代價函式最小化時所對應的引數。代價函式測量的是模型對樣本的預測值與其真實值之間的誤差,最小化的求解一般使用梯度下降法(Gradient Decent)或其他與梯度有關的方法。其中的步驟包括: 初始化引數。求代價函式關
CNN卷積神經網路--反向傳播(2,前向傳播)
卷積層:卷積層的輸入要麼來源於輸入層,要麼來源於取樣層,如上圖紅色部分。卷積層的每一個map都有一個大小相同的卷積核,Toolbox裡面是5*5的卷積核。下面是一個示例,為了簡單起見,卷積核大小為2*2,上一層的特徵map大小為4*4,用這個卷積在圖片上滾一遍,得到一個一個(4-2+1)*(4-2+1)=3
卷積神經網路反向BP演算法公式推導
博文轉載至:http://blog.csdn.net/celerychen2009/article/details/8964753 此篇博文只涉及到公式推導,如果想了解卷積神經網路的具體工作過程,可檢視轉載博文博主其它文件或者百度自己去看。轉載的文章涉及到的角下標大家注意下
BP神經網路反向傳播演算法一步一步例項推導(Backpropagation Example)
1. loss 函式的優化 籠統來講: 設計loss函式是為了衡量網路輸出值和理想值之間的差距,儘管網路的直接輸出並不顯式的包含權重因子,但是輸出是同權重因子直接相關的,因此仍然可以將loss函式視作在權重因子空間中的一個函式。 可以將loss 記為E(w),這裡為
人工神經網路——反向傳播演算法(BP)以及Python實現
人工神經網路是模擬生物神經系統的。神經元之間是通過軸突、樹突互相連線的,神經元收到刺激時,神經脈衝在神經元之間傳播,同時反覆的脈衝刺激,使得神經元之間的聯絡加強。受此啟發,人工神經網路中神經元之間的聯絡(權值)也是通過反覆的資料資訊"刺激"而得到調整的。而反向傳
[DeeplearningAI筆記]卷積神經網路3.1-3.5目標定位/特徵點檢測/目標檢測/滑動視窗的卷積神經網路實現/YOLO演算法
4.3目標檢測 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 3.1目標定位 物件定位localization和目標檢測detection 判斷影象中的物件是不是汽車–I
卷積神經網路之前向反向傳播演算法
前面我們已經介紹了深度神經網路和卷積神經網路,這些演算法都是前向反饋,模型的輸出和模型本身沒有關聯關係。今天我們學習輸出和模型間有反饋的神經網路,迴圈神經網路(Recurrent Neual Networks),其廣泛應用於自然語言處理中的語音識別,書寫識別和機
神經網路及卷積神經網路的訓練——反向傳播演算法
神經網路的訓練過程,就是通過已有的樣本,求取使代價函式最小化時所對應的引數。代價函式測量的是模型對樣本的預測值與其真實值之間的誤差,最小化的求解一般使用梯度下降法(Gradient Decent)或其他與梯度有關的方法。其中的步驟包括: 初始化引數。 求代價
卷積神經網路之前向傳播演算法
0.雜談 本來個人是準備畢業直接工作的,但前段時間學校保研大名單出來之後,發現本人有保研機會,於是就和主管請了幾天假,回學校準備保研的事情。經過兩天的準備,也是非常幸運,成功拿到本院的保研名額。明確得到保研名額的時候已經是9月18號,然而國家推免系統開放時間是9月28號,也就是說我只
深層神經網路和卷積神經網路的反向傳播過程推導
反向傳播過程是深度學習的核心所在,雖然現在很多深度學習架構如Tensorflow等,已經自帶反向傳播過程的功能。我們只需要完成網路結構的正向傳播的搭建,反向傳播過程以及引數更新都是由架構本身來完成的。但為了更好的瞭解深度學習的機理,理解反向傳播過程的原理還是很重要的。 在學
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
卷積神經網路CNN的前向和後向傳播(一)
卷積神經網路CNN的前向和後向傳播 卷積運算與相關的區別 卷積運算的正向和反向傳播 原文 Forward And Backpropagation in Convolutional Neural Network地址: https://medium.
卷積神經網路CNN的前向和後向傳播(二)
卷積神經網路CNN的前向和後向傳播(二) padding=1,stride=1的情形 輸入為8x8和卷積核3x3 對輸入的求導 對卷積核的求導 本文在卷積神經網路CNN的前向和後向傳播(一)的基礎上做一些擴充套件
目標檢測演算法基礎知識(二)-卷積神經網路知識
1.什麼是filter 通常一個6x6的灰度影象,構造一個3*3的矩陣,在卷積神經網路中稱之為filter,對6x6的影象進行卷積運算。 2.什麼是padding 假設輸出影象大小為nn與過濾器大小為f
深度學習 --- 卷積神經網路CNN(LeNet-5網路學習演算法詳解)
上一節我們詳細探討了LeNet-5網路的架構,但是還沒有解釋該網路是如何進行學習的,如何更新權值的,本節將接著上一節進一步CNN的學習機制和權值更新過程,這裡請大家一定要對CNN網路有一個清晰的認識,知道每一層是做什麼的,為什麼這樣設定。原因在哪等。大家在學習的過程中需要多問自己幾個為什麼,這樣
[原始碼和文件分享]基於CUDA的卷積神經網路演算法實現
摘 要 卷積神經網路是近年來人工智慧領域取得重大突破的一種重要手段,給出了影象識別、語音識別和自然語言處理領域中關鍵問題的優化解決方案,尤其適合處理影象方面的任務,如人臉識別和手寫體識別。手寫數字識別是用卷積神經網路解決的經典問題,採用一般方法訓練出來的神經網路達到了97%的識別率,幾乎與人類的
機器學習演算法篇--卷積神經網路基礎(Convolutional Neural Network)
假設輸入影象為如圖 中右側的 5 × 5 矩陣,其對應的卷積核為一個 3 × 3 的矩陣。同時,假定卷積操作時每做一次卷積,卷積核移動一個畫素位置,即卷積步長 為1。第一次卷積操作從影象 (0, 0) 畫素開始,由卷積核中引數與對應位置影象像 素逐位相乘後累加作為一次卷積操作結果,即 1×1+2×0+3×1
Alexnet 卷積神經網路 純 matlab程式碼 底層實現(一)正向傳播
本程式的主要目的是通過自主編寫alexnet網路,深入瞭解卷積、pooling、區域性區域正則化、全連線層、基於動量的隨機梯度下降、卷積神經網路的引數修正演算法等神經網路的基礎知識。 寫這個部落格一方面幫助自己理清思路,另一方面督促自己加快進度,也希望可以幫助到同樣想深入瞭
【Deep learning】卷積神經網路CNN演算法原理
寫在前面在上一篇【Deep learning】卷積神經網路CNN結構中我們簡單地介紹了CNN的結構。接下來我們看看這種結構的CNN模型是怎麼執行的,包括CNN的前向傳播和反向傳播演算法。1.CNN前向傳播演算法(1)輸入層前向傳播到卷積層輸入層的前向傳播是CNN前向傳播演算法