[课件]卷积神经网络CNNPPT

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CNN(卷积神经网络) ppt课件

为了处理一维序列数据，便有了循环神经网络，以及基于循环神经网络优化而来的lstm,attention机制等．
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
CNN处理图像
卷积神经网络的计算效率提升，参数量：10^12 －＞ 10^6
卷积神经网络池化有最大池化(max_pool)和平均池化(avg_pool)，顾名思义，最大池化取区域内最大值，平均池化取区域内平均值．其它池化包括L 2 范数以及依靠据中心像素距离的加权平均池化．
ＣＮＮ池化过程
CNN 特性－池化
为什么要池化？
１．减少参数的量，提高计算效率．２．最大池化能显著增强局部特征，平均池化可减少噪声．
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果，为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更大的网络也更容易训练．
CNN特性－权值共享和多卷积核
卷积神经网络之所以计算效率高，对特征提取的效果好，主要是由于卷积神经网络具有以下三个特性：权值共享，多卷积核，池化．
权值共享
请在这里输入论文答辩

卷积神经网络原理推导 PPT

X 第l层的灵敏度向量δl
2.卷积层学习算法
• 2.1工作信号正向传播 • 2.2误差信号反向传播
卷积层典型结构图
卷积层
输入层
子采样层典型结构图
• 假定每个卷积层l都会接一个下采样层l+1
卷积层
子采样层
2.1工作信号正向传播
(1)当前第l层的第j个输出xlj： • ①先从第l-1层的特征图里，选择若干个组
卷积神经网络(CNN) 原理推导
说明：
• 先导知识：CNN网络结构、BP网络学习算法 • 参考文献：Notes on Convolutional Neural Networks
典型的CNN网络结构中，包含：卷积层、下采样层、全连接层
1.全连接层学习算法
• 1.1工作信号正向传播 • 1.2误差信号反向传播
全连接层网络结构图
2.1工作信号正向传播
(1)当前第l层的输出xl： • ①先求ul：第l-1层的输出xl-1（第l层的输入）
与其对应权值Wl相乘，再加上基bl
• ②再利用激活函数f(.) 得xl：sigmoid或Relu
• 逐层传播，直至得到最终输出层结果
• 利用网络输出值与真实值之间的误差，进行反向传播，调整权值。
β和一个加性基b。
(2)确定需要更新的权值 • ①加性基b • ②乘性基β
• 说明：此时需要分别计算误差对它们的变化率和
3.2误差信号反向传播
(1) 计算加性基的梯度 ①计算第I层第j个灵敏度map
②加性基的梯度：
(2)计算乘性基的梯度 ①保存正向传播时下采样层的特征map：
②乘性基的梯度
• ②求第I层第j个灵敏度map（公式2可得）：

卷积神经网络ppt课件

6. F6层有84个单元（之所以选这个数字的原因来自于输出层的设计），与C5层全相连。有10164个可训练参数。如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生节点的输出。
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LetNet-5

比特面编码：将一个灰度图像为8 bit/像素中每个像素的第j个比特抽取出来，就得到一个称为比特平面的二值图像，于是图像完全可以用一组共8个比特平面来表示，对灰度图像的编码转为对比特平面的二值化方块编码。为此，将每个比特面分为不重叠的m×n个元素的子块。
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池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为例
Layer l-1
Layer l
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池化层的误差传递
5. C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连，故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍将C5标示为卷积层而非全连接层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的保持不变，那么此时特征图的维数就会比1*1大。C5层有48120个可训练连接。
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卷积层的训练
layer l-1
L-1
层
？
的
误
差
L-1
层的
输出
layer l
L
层的误差
L
层的输入
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卷积层的误差传播

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卷积层的误差传播

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卷积层的误差传播

卷积操作 21
卷积层filter权重梯度的计算

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卷积层filter权重梯度的计算

深度学习-CNN卷积神经网络PPT课件

右图就是一个2维卷积的示意图，这里因为是离散的卷积，所以可以直接把卷积理解为矩阵相乘，即两个矩阵相乘，一个是输入矩阵，一个是卷积核矩阵。输入矩阵一般都表示二维的输入图像，而卷积核其实可以理解为图像处理里面的算子，比如这些算子可以实现一些边缘检测或者高斯模糊的效果，那么其实卷积操作可以理解为对图像进行一些特征处理。
卷积层--convolution 池化层--pooling 全连接层—fully connected
江南大学-数媒学院-许鹏
2
CNN-Overview
卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种新型认知机并被认为是CNN的先驱。
Pooling Layer
有了pooling操作，我们就可以产生CNN的另外一种隐藏层了，就是pooling layer，这一层的产生思想明确清晰，操作也简单。如下图所示，由原始图像应用6个卷积核提取了6个feature map，然后针对这6个feature map做 pooling，还有一种叫法就是subsampling，即子采样，其实就和前面提到的稀疏连接和权值共享一样，池化操作也会大大减少模型的参数。
这里的Roberts算子只是一个一阶算子，提取的边缘信息还很有限，还有其他的二阶算子，比
如拉普拉斯算子。而且这里Roberts算子只提取了某个像素对角线的梯度，而没有提取垂直方
向和水平方向的梯度，所以还有其他的算子用
于提取多个方向梯度，比如Sobel算子，Prewitt 算子等。
-1
0
0
1
0
-1

深度学习CNN卷积神经网络入门PPT课件

softmax
softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为 (0,1)的值，而这些值的累和为1
VGG刺猬特征图可视化
第一层卷积核学到的图片特征
VGG刺猬特征图可视化
第一层特征图的细节比较清晰和输入图片较为相似，提取出了输入图片的边缘。
VGG刺猬特征图可视化
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的，所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
参数数目计算
C1有156个参数：(5*5+1)*6=156
S2有12个参数：因为S2中每个map中的每个点都与C1的四个点相连接进行池化，一般做完池化操作比如取最大或平均，还要乘以一个数，再加一个bias，再非线性变换
C3有1516个参数：C3也是通过5*5的卷积核由14*14的map得到10*10的map，不过这里连接方式有点复杂，共有(5*5*3+1)*6+(5*5*4+1)*9+(5*5*6+1)*1=1516个参数。
逻辑回归
过拟合与欠拟合
基础知识
过拟合与欠拟合
正则化
λ=1
λ=0
λ=100
过拟合与欠拟合解决方案
解决欠拟合(高偏差)的方法 1.增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等 2.增加更多的特征 3.调整参数和超参数超参数包括：神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、batch_size、正则化参数λ等 4.降低正则化约束

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1998年LeNet——数字/字符识别

LeNet-5
Feature

map
a set of units whose weighs are constrained to be identical.
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1998年LeNet——数字/字符识别

例如：C3层参数个数
(3*6+4*9+6*1)*25
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VGG Net (2014)
K. Simonyan, A. Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014
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140948422014sparseinteractions有限连接kernel比输入小连接数少很多学习难度小计算复杂度低sparseinteractions有限稀疏连接局部连接连接数少很多计算复杂度低层级感受野生物启发parametersharing参数共享tiedweights进一步极大的缩减参数数量equivariantrepresentations等变性配合pooling可以获得平移不变性三个步骤卷积突触前激活net非线性激活detectorpoolinglayer的两种定义复杂定义简单定义pooling10定义没有需要学习的参数replacescertainlocationsummarystatisticnearbyoutputs种类maxpoolingweightedaveragepoolingwhypooling
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AlexNet for ImageNet

深度的重要性

CNN(卷积神经网络) ppt课件

Notes: 式1:
神经网络的结点计算
前向计算：
反向传播：
神经网络梯度传播(链式法则）
Notes:
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络在深度学习的历史中发挥了重要作用．它们是将研究大脑获得的深刻理解成功应用于机器学习应用的关键例子，也是第一个表现良好的深度模型之一．是第一个解决重要商业应用的神经网络，并且仍然是当今深度学习应用的前沿．
目录
Contents
3. CNN实现(tensorflow)
3.1.主流CNN模型介绍 3.2.使用tensorflow实现CNN 3.3.使用tensorflow实现其它模型
使用tensorflow搭建CNN
TensorFlow™ 是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作，图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果，为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更大的网络也更容易训练．

卷积神经网络(纯净版)ppt课件

Convolutional Neural Networks 卷积神经网络
1
Contents
• 机器学习，神经网络，深度学习之间的关系 • 什么是神经网络 • 梯度下降算法 • 反向传播算法 • 神经网络的训练 • 什么是卷积 • 什么是池化 • LeNet-5 • 其它的工作
2
Convolutional Neural Networks
5
Convolutional Neural Networks
反向传播算法（Back Propagation）
• 反向传播算法是计算多层复合函数的所有变量的偏导数的利器，上面梯度下降的例子中就是求梯度，简单的理解就是链式法则
根据链式法则，我们求e对a的偏导和e对d的偏导是如下所示:
可以看出，它们都求了e对c的偏导。对于权值动则数万的深度模型中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的 BP算法则机智地避开了这种冗余，BP算法是反向(自上往下)来求偏导的。
• 神经元：
,
• 每个连接都有一个权值
4
图1.一个全连接的神经网络
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法 • 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去
修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了最小值那个点）
什么是卷积？
右图展示了卷积的过程，和信号处理的卷积有所区别卷积降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量黄色部分是卷积核
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Convolutional Neural Networks

卷积神经网络CNN硬件实现PPT课件

卷积神经网络CNN 硬件实现
1
第一部分
整体概述
THE FIRST PART OF THE OVERALL OVERVIEW, PLEASE SUMMARIZE THE CONTENT
2
Main paper
• 2009/CNP: An FPGA-based Processor for Convolutional Networks
…, c8*x2; …, c8*x3; …, c8*x4;
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2013A / new Architecture
• 二维卷积框图C
– 该卷积结构将卷积的计算与卷积窗的输入值分隔开，经过比较，优势在于右边的2D Array Processor可以多个同时进行并行计算得到多个输出结果，实现了输入数据的复用，而前一种则由于没有分开所以无法实现
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2013B/A Memory-Centric Architecture—ICCD
• The effect of the memory bottlenect can be reduced by a flexible memory hierarchy that supports the complex data access patterns in CNN workload.
c2*x2+c1*x1+c0*x0,
4. C0*x3, c1*x3+c0*x2,
c2*x3+c1*x2+c0*x1,
5. C0*x4, c1*x4+c0*x3,
c2*x4+c1*x3+c0*x2,
6. C0*x5, c1*x5+c0*x4,
c2*x5+c1*x4+c0*x3,

卷积神经网络PPT课件

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多层感知器预测
将光栅化后的向量连接到多层感知器
16
CNN参数更新
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多层感知器层
• 残差定义 • 使用多层感知器的参数估计方法，得到其最低的一个隐层 s 的残差向量 • δs 。 • 现在需要将这个残差传播到光栅化层 r ，光栅化的时候并没有对向量的
值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。
6
隐层输出层
可以视为级联在隐层上的一个感知器。若为二分类，则常用 LogisticRegression；若为多分类，则常用Softmax Regression。
7
核心！权值、偏置估计（结论如下，推导见“卷积神经网络全面解析”）
• 残差定义：
假设有层 p, q, r ，分别有 l, m, n 个节点，
对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1 的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。
3
单层感知器作用范围
• 感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可分的。
4
多层感知器
多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层隐层输出层。
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• 对权值和偏置的更新：
卷积层
• 其中，rot180 是将一个矩阵旋转180度； Oq'是连接到该卷积层前的池化层的输出。
•
21
卷积层的残差反传？
22
整体思路
• 以层为单位，分别实现卷积层、池化层、光栅化层、MLP隐层、分类层这五个层的类。其中每个类都有output和backpropagate这两个方法。

卷积神经网络ppt课件

Convolutional Neural Networks 卷积神经网络
ppt课件.
1
Contents
机器学习，神经网络，深度学习之间的关系什么是神经网络梯度下降算法反向传播算法神经网络的训练什么是卷积什么是池化 LeNet-5 其它的工作
ppt课件.
2
Convolutional Neural Networks
ppt课件.
6
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法+反向传播算法
ppt课件.
7
Convolutional Neural Networks
ppt课件.
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Convolutional Neural Networks
ppt课件.
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Convolutional Neural Networks
ppt课件.
10
Convolutional Neural Networks
什么是卷积？
右图展示了卷积的过程，和信号处理的卷积有所区别
卷积降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量
黄色部分是卷积核
ppt课件.
11
Convolutional Neural Networks
图1.一个全连接的神经网络
ppt课件.
4
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法
• 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了最小值那个点）

深度学习史上最详细的卷积循环神经网络 PPT

•ReLU激励层 / ReLU layer
•池化层 / Pooling layer
•全连接层大/家好FC layer
3
卷积神经网络（CNN)介绍
数据输入层
该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：
•去均值：把输入数据各个维度都中心化为0
•归一化：幅度归一化到同样的范围
•PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化
8
卷积神经网络（CNN)介绍
卷积计算层
大家好
9
卷积层的计算过程
卷积运算的特点：通过卷积运算，可
以使原信号特征增强，并且降低噪音
大家好
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卷积层的计算过程
同一个图片，经过两个（红色、绿色）不同的filters扫描过后可得到不同特点的Feature Maps。每增加一个filter，就意味着你想让网络多抓取一个特征。
将卷积所得的Feature Map经过ReLU变换（elementwise）后所得到的 output就如下图所展示
大家好
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卷积神经网络（CNN)介绍
池化层
池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的作用就是压缩图像。
池化层用的方法有Max pooling 和 average pooling，而实际用的较多的是Max pooling
深度学习二
卷积神经网络
讲解人：
导师：
大家好
1
内容
• 卷积神经网络（CNN）介绍 • LeNet5模型的介绍 • 分析 LeNet5模型相关代码 • LeNet5 模型的训练代码 • 实验结果

图文并茂的 CNN 介绍ppt课件

Convolution Neural Network CNN ver. 4.11a
11
The criteria to train a network
• Is based on the overall error function
•
Overall error E N
1 2
N n1
c k 1
tkn
Recall:
Forward pass for each output neuron:
-Use training samples: Xclass_t : feed forward to find y.
-Err=error_function(y-t)
Convolution Neural Network CNN ver. 4.11a
Convolution Neural Network CNN
A tutorial KH Wong
Convolution Neural Network CNN ver. 4.11a
1
Introduction
• Very Popular:
– Toolboxes: cuda-convnet and caffe (user friendlier)
Convolution Neural Network CNN ver. 4.11a
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Structure of a BP neural network
•
Wl weights
xl1 bl biases
xl
f ()
Input hidden layer layer l 1
hidden layer l
• Use many samples to train the weights, so it can be used to classify an unknown input into different classes