CNN卷積神經網路入門

阿新 • • 發佈：2019-02-16

對於第一和第二個問題，我們考慮的是如何用Matlab內建的影象處理函式去實現上取樣和下采樣的操作。對於上取樣，imresize函式可以搞定，但需要很大的開銷。一個比較快速的版本是使用Kronecker乘積函式kron。通過一個全一矩陣ones來和我們需要上取樣的矩陣進行Kronecker乘積，就可以實現上取樣的效果。對於前向傳播過程中的下采樣，imresize並沒有提供在縮小影象的過程中還計算nxn塊內畫素的和的功能，所以沒法用。一個比較好和快速的方法是用一個全一的卷積核來卷積影象，然後簡單的通過標準的索引方法來取樣最後卷積結果。例如，如果下采樣的域是2x2的，那麼我們可以用2x2的元素全是1

的卷積核來卷積影象。然後再卷積後的影象中，我們每個2個點採集一次資料，y=x(1:2:end,1:2:end)，這樣就可以得到了兩倍下采樣，同時執行求和的效果。

CNN卷積神經網路入門整合

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

吳恩達deeplearning之CNN—卷積神經網路入門

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+

CNN卷積神經網路入門

對於第一和第二個問題，我們考慮的是如何用Matlab內建的影象處理函式去實現上取樣和下采樣的操作。對於上取樣，imresize函式可以搞定，但需要很大的開銷。一個比較快速的版本是使用Kronecker乘積函式kron。通過一個全一矩陣ones來和我們需要上取樣的矩陣進行Kronecker乘積，就可以實現上取樣

卷積神經網路入門一種全卷積神經網路（LeNet），從左至右依次為卷積→子取樣→卷積→子取樣→全連線→全連線→高斯連線測試最後，為了檢驗 CNN 能否工作，我們準備不同的另一組圖片與標記集（不能在訓練

轉載來自：http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52443995 第一層——數學部分 CNN 的第一層通常是卷積層（Convolutional Layer）。輸入內容為一個 32 x 32 x 3 的畫素值陣列。現在

Keras學習（四）——CNN卷積神經網路

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

CNN卷積神經網路簡單實現模型

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

【深度學習】Tensorflow——CNN 卷積神經網路 2

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

【深度學習】Tensorflow——CNN 卷積神經網路 1

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

TensorFlow之CNN卷積神經網路的實現

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 =

DeepLearning tutorial（4）CNN卷積神經網路原理簡介+程式碼詳解

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！

基於Keras mnist手寫數字識別---Keras卷積神經網路入門教程

目錄 1、一些說明 2、常量定義 3、工具函式 4、模型定義以及訓練 4.1、匯入庫 4.2、主入口 4.3、主函式 4.3.1、獲取訓練資料 4.3.1、定義模型 4.3.2

Python CNN卷積神經網路程式碼實現

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

TensorFlow實現CNN卷積神經網路對手寫數字集mnist的模型訓練

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

CNN-卷積神經網路

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

詳細解釋CNN卷積神經網路各層的引數和連線個數的計算

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

CNN卷積神經網路原理的直觀理解

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

CNN卷積神經網路

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

python神經網路案例——CNN卷積神經網路實現mnist手寫體識別

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。

深度學習（四）卷積神經網路入門學習(1)

卷積神經網路入門學(1)作者：hjimce卷積神經網路演算法是n年前就有的演算法，只是近年來因為深度學習相關演算法為多層網路的訓練提供了新方法，然後現在電腦的計算能力已非當年的那種計算水平，同時現在的訓練資料很多，於是神經網路的相關演算法又重新火了起來，因此卷積神經網路就又活

CNN卷積神經網路基礎

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？