卷积神经网络
深度学习中的卷积神经网络和递归神经网络
深度学习中的卷积神经网络和递归神经网络最近几年,随着人工智能技术快速发展,深度学习成为了热门话题。
在深度学习算法家族中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是最常用的两种神经网络。
本文主要探讨这两种神经网络的工作原理、优缺点以及应用场景。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等大型二维或多维数据的神经网络。
它的核心思想是卷积操作,通过反复的卷积、池化等操作,逐步提取出数据的特征,最终得到对数据的分类或识别结果。
卷积神经网络的工作原理可以简单地描述为:首先输入数据被送入卷积层,卷积层中有若干个卷积核,每个卷积核对输入数据做出一次卷积操作,产生一个特征图。
接着特征图会经过激活函数进行非线性处理。
经过卷积、池化、激活等若干层处理后,最终通过全连接层得到分类或识别结果。
卷积神经网络的优点主要体现在以下方面:1. 可以有效地提取出数据的局部特征,比如提取出一张图片中的边缘、纹理等特征。
2. 卷积神经网络的参数共享机制可以大幅度降低训练模型的复杂度,减小过拟合。
3. 卷积网络中的池化操作可以进一步简化特征图,减小计算量,同时也有防止过拟合的效果。
卷积神经网络的应用场景非常广泛,比如图像分类、目标检测、物体识别等。
二、递归神经网络递归神经网络是一种专门处理序列数据的神经网络,它具有记忆功能,能够处理任意长度的输入数据,并且在处理过程中可以保留之前的状态信息。
递归神经网络的工作原理可以简单地描述为:在处理输入序列的过程中,每个时刻输入一个数据点,同时还输入上一个时刻的状态,根据输入数据和状态计算出当前时刻的状态并输出一个结果。
新的状态又会被送入下一个时刻的计算中。
这种递归的计算方式使得递归神经网络具有很强的记忆性和时间序列处理能力。
递归神经网络的优点主要体现在以下方面:1. 递归神经网络比较适用于处理序列数据,比如语音、文本、股票价格等数据。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的,但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中,卷积层是CNN最重要的组成部分,它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作,得到特征图(feature map),从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸,并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出,平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸,减少参数数量,从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量,并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连,这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中,CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如,在ImageNet数据集上进行分类任务时,CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中,CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层,可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外,在语义分割、人脸识别、图像生成等领域,CNN也有着广泛的应用。
神经网络中的卷积神经网络与循环神经网络对比
神经网络中的卷积神经网络与循环神经网络对比神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构和功能的计算模型。
在神经网络中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是两种常见的架构,它们在处理不同类型的数据和任务上有着各自的优势。
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状结构的数据的神经网络。
它的主要特点是通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征,并通过全连接层进行分类或回归。
卷积层中的卷积操作可以有效地捕捉到图像、音频等数据中的局部特征,而池化层则用于降低数据维度和参数量,提高模型的泛化能力。
与之不同,循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络。
它的主要特点是通过循环单元来处理输入序列中的时序信息,并将之前的状态信息传递到下一个时间步。
循环神经网络在自然语言处理、语音识别等任务中有着广泛的应用。
它能够处理变长序列数据,并且能够捕捉到序列中的长期依赖关系。
卷积神经网络和循环神经网络在结构上有所不同。
卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成,层与层之间是前向传播的关系。
而循环神经网络则通过循环单元的连接,将信息在时间维度上传递。
这种循环的结构使得循环神经网络能够处理变长序列数据,并具有一定的记忆能力。
在应用上,卷积神经网络主要用于图像识别、目标检测和语义分割等任务。
由于卷积层的局部连接和权值共享,卷积神经网络在处理图像等数据时具有较强的特征提取能力和计算效率。
而循环神经网络则主要用于自然语言处理、语音识别和机器翻译等任务。
循环神经网络通过循环单元的记忆机制,能够捕捉到序列数据中的上下文信息,对于处理时序数据具有较好的效果。
然而,卷积神经网络和循环神经网络也存在一些限制和挑战。
卷积神经网络在处理长期依赖关系的序列数据时效果较差,循环神经网络在处理图像等数据时计算量较大。
为了克服这些问题,研究者们提出了一些改进的网络结构,如长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们在一定程度上解决了循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务,能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据(如图像)的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取,然后通过池化操作减小特征图的尺寸,最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件,它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行滑动计算,得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中,卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器,从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样,从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出,平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层,它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连,输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布,再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计,大大减少了模型参数的数量,同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据(如语音、文本)的神经网络模型。
神经网络中的卷积神经网络模型详解
神经网络中的卷积神经网络模型详解神经网络是一种模拟人脑神经元的数学模型,通过多层神经元的连接和传递信息来实现各种任务。
而卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种在图像识别和处理领域中广泛应用的神经网络模型。
1. CNN的基本结构CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。
输入层接收原始图像数据,并将其转化为神经网络能够处理的形式。
卷积层是CNN的核心部分,通过卷积操作提取图像的特征。
池化层用于减少特征图的尺寸,提高计算效率。
全连接层将特征图映射到输出层,实现对图像的分类或回归。
2. 卷积操作卷积操作是CNN中最重要的操作之一。
它通过将图像与一组卷积核进行卷积运算,得到特征图。
卷积核是一个小的矩阵,通过滑动窗口的方式与图像进行逐元素相乘并求和,从而得到特征图中的每个像素值。
卷积操作的好处在于它能够保留图像的空间关系和局部特征。
通过不同的卷积核,CNN可以学习到不同的特征,例如边缘、纹理和形状等。
这使得CNN在图像识别任务中具有很强的表达能力。
3. 池化操作池化操作是CNN中的另一个重要操作。
它通过将特征图的某个区域进行统计汇总,得到一个更小的特征图。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
池化操作的目的是减少特征图的尺寸,提高计算效率,并且具有一定的平移不变性。
通过池化操作,CNN可以对图像的细节进行抽象,从而更好地捕捉到图像的整体特征。
4. 全连接层全连接层是CNN中的最后一层,它将特征图映射到输出层,实现对图像的分类或回归。
全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连接,通过学习权重参数来实现对不同类别的判别。
全连接层在CNN中起到了决策的作用,通过学习到的权重参数,可以将特征图的信息转化为对图像类别的预测。
5. CNN的训练过程CNN的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播中,输入图像通过卷积层、池化层和全连接层的计算,得到输出结果。
神经网络中的卷积神经网络算法
神经网络中的卷积神经网络算法神经网络是一种非常有用的机器学习工具,可以用于分类和回归等各种任务。
其中,卷积神经网络算法是神经网络的一个分支,可以用于图像识别、自然语言处理等很多领域。
本文将详细介绍卷积神经网络算法的原理和应用。
一、卷积神经网络算法的原理卷积神经网络算法是模仿生物学中视觉皮层的工作原理,将图像像素看作神经元,通过不断降采样和卷积操作将图像特征提取出来。
卷积操作是指用一个固定大小的滤波器对输入进行滤波,得到一个特征图。
滤波器在输入上滑动,对每个相邻的区域进行卷积操作,并输出一个值。
卷积神经网络算法有多个层,每个层都有不同的功能。
其中,卷积层用于提取图像的特征,降低特征维度;池化层则用于降采样,减少特征图的尺寸,加快计算速度。
最后是全连接层,将特征图转换为分类结果。
二、卷积神经网络算法的应用1.图像识别卷积神经网络算法可以用于图像分类、目标检测等领域。
例如,使用卷积神经网络算法对猫和狗的图像进行分类,不仅可以判断出猫和狗的种类,还可以精准地定位和识别图像中的猫和狗。
2.自然语言处理卷积神经网络算法也可以用于自然语言处理领域。
例如,通过将词向量进行卷积操作,可以得到单词或短语的特征,进而将这些特征输入到全连接层中进行分类或预测等任务。
这种方法可以帮助我们更好地理解文本的含义,更准确地进行分类和预测。
三、卷积神经网络算法的优势1.参数共享卷积神经网络算法中的卷积操作具有参数共享的特点。
即,在同一层的卷积核中,每个卷积核的参数是一样的,这样可以大幅减少卷积层的参数量,提高训练效率,并且对于数据的小变化具有很好的适应性和鲁棒性。
2.稀疏连接卷积神经网络算法中的卷积操作是针对局部区域进行的,这意味着输入数据中的大部分像素不会对输出数据产生影响。
这种稀疏连接的方式可以帮助我们减少运算量和存储空间,提高计算速度。
3.层次化结构卷积神经网络算法会将图像分层处理,每一层都会从上一层中提取出一些有用的特征信息,并且针对这些特征信息进行处理。
什么是卷积神经网络?
什么是卷积神经网络?卷积神经网络,作为一种深度学习算法,被广泛应用在图像、语音、自然语言处理等领域中。
那么,为什么卷积神经网络会成为热门的研究方向呢?以下为你揭开卷积神经网络受欢迎的原因。
一、数据分析与图像识别卷积神经网络是应对图像识别等应用的一种非常有效的方法。
通过特定的卷积层、池化层等设计,神经网络可以提取输入图像的特征信息,成功实现对不同类型的图像分类。
例如,在医学图像识别领域,卷积神经网络广泛应用于肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中,这些疾病的影像通常较为复杂,需要大量的数据处理和判断,卷积神经网络能够大幅提升准确率。
二、迁移学习在大规模数据处理中,卷积神经网络作为学习模型,拥有较高的泛化能力。
同一模型可以应用在多个任务的数据集中,通过改变模型的输入和输出层,进一步提高数据处理效率。
例如,在图像分类中,如果之前训练好的模型可以适用于新的分类任务,此时可以通过迁移学习,直接拿之前的模型进行使用,适度调整神经网络中的某些参数,就可以大幅提升新任务的分类准确率。
三、网络可解释性卷积神经网络的前向过程非常简单直观,因此结构层次分明,并且可以直观化理解。
这也极大地增强了网络可解析的特性,通过可视化的方式,我们可以更好地理解它是如何实现图像识别、分类等任务的。
例如,在自动驾驶领域,卷积神经网络中的遮挡问题非常严重,如果把神经网络中的每一个层都可视化出来,就能够发现其网络结构的不同,从而检测出哪些部分容易被遮挡。
综上所述,卷积神经网络成为热门研究方向的原因众多:数据分析与图像识别、迁移学习、网络可解释性等,都是卷积神经网络成为大众研究关注的原因之一。
在未来,随着技术的进一步发展,相信卷积神经网络会被广泛应用于各种研究领域,推动科技创新和智能化的发展。
卷积神经网络(CNN)介绍
卷积神经网络(CNN)介绍一、基本概念CNN是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的缩写,是目前深度学习中应用广泛的一种神经网络型号,它是一种能够处理序列数据的深度学习模型,如语音识别、自然语言处理等在许多应用中被广泛使用。
CNN是一种前馈神经网络,每个神经元只与与其之前一段距离之内的神经元相连。
它具有强大的特征提取能力和权值共享机制,可以帮助识别出图像、音频和文本中的重要特征。
CNN将输入图像分成若干个子区域,每个子区域被称为卷积核,每个卷积核由若干个神经元组成。
每个卷积核得出一个特征图,这些特征图被拼接起来形成下一层的输入。
CNN在应用中通常包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax 层等。
卷积层用于提取图像特征,池化层用于减少特征数量,全连接层用于分类,Softmax层用于输出最终分类结果。
然而,就像其他的技术一样,CNN在实践中也会遇到各种问题。
人工智能工程师在设计和调试CNN时,经常遇到的问题包括过拟合、欠拟合、梯度消失、训练速度慢等。
此外,当CNN 不起作用时,如何快速而准确地诊断相关问题也是一个极其重要的挑战。
二、故障分析与解决方案面对CNN故障,我们可以通过以下几个方面来进行诊断,并尝试找到解决方案。
1. 数据集问题CNN模型需要大量的数据才能训练出准确的模型。
如果训练集不够大,其结果可能会出现不准确的情况。
同时,过拟合也可能出现在训练集数据少,但是特征比较多时。
解决方案:增加训练集,尽可能丰富数据覆盖的范围。
此外,有效的数据预处理方法,如旋转、翻转、缩放等,也能有效地增加训练集的样本。
2. 设计问题CNN模型的设计非常重要,关系到CNN在应用中的准确性。
解决方案:对于CNN的设计,可以采用预训练模型,或选择较好的网络结构和优化算法。
3. 训练问题CNN模型需要进行“拟合”和“调整”,使其能够正确的分类图像。
解决方案:可以尝试增加训练次数或者采用其他的优化方法,如随机梯度下降(SGD)。
神经网络与卷积神经网络(CNN)
神经网络与卷积神经网络(CNN)神经网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是两种常用的深度学习模型,被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
本文将介绍神经网络和CNN的原理、应用以及优缺点。
一、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元间连接的计算模型,由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元接收上一层神经元传递的信息,并通过激活函数进行非线性变换,最终计算出输出结果。
通过不断调整神经元之间的连接权重,神经网络能够学习并逼近复杂的非线性函数。
神经网络的训练通常基于梯度下降算法,通过最小化损失函数,反向传播误差更新权重。
训练完成后,神经网络可以用于预测和分类任务。
神经网络的优点在于可以处理非线性关系,具有强大的逼近能力。
然而,它在图像处理任务上的表现并不理想,主要因为传统的神经网络无法充分利用图像的空间结构信息。
二、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种专门用于处理二维结构数据(如图像)的深度学习模型。
与传统神经网络不同的是,CNN引入了卷积层和池化层,通过局部感知和参数共享的方式提取图像的特征。
卷积层利用一组可学习的卷积核对输入数据进行卷积操作,提取出不同位置的特征。
卷积核的参数共享使得CNN对输入数据的平移不变性更强,可以减少模型的复杂性。
池化层则负责对卷积结果进行下采样,减小特征图的尺寸。
常用的池化操作有最大池化和平均池化,能够提取更具有鲁棒性的特征。
除了卷积层和池化层,CNN通常还包括全连接层和激活函数。
全连接层用于将特征图转化为分类结果,激活函数引入非线性变换。
CNN在图像处理任务上具有突出优势。
通过卷积和池化操作,CNN能够自动提取出图像的局部特征和整体形状,并且具有一定的平移不变性和尺度不变性。
三、神经网络与CNN的应用比较1. 图像识别:神经网络在图像识别上的表现相对较差,因为它不能有效利用图像的空间结构信息。
而CNN能够通过卷积和池化操作提取图像特征,具有更好的识别准确率。
卷积网络实验报告
一、实验背景随着深度学习技术的快速发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像识别、图像处理等领域取得了显著的成果。
本实验旨在通过设计和实现一个简单的卷积神经网络模型,对图像进行分类识别,并分析其性能。
二、实验目的1. 理解卷积神经网络的基本原理和结构。
2. 掌握卷积神经网络在图像分类任务中的应用。
3. 分析卷积神经网络的性能,并优化模型参数。
三、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 编程语言:Python3. 深度学习框架:TensorFlow4. 数据集:CIFAR-10四、实验步骤1. 数据预处理- 加载CIFAR-10数据集,并将其分为训练集、验证集和测试集。
- 对图像进行归一化处理,将像素值缩放到[0, 1]区间。
2. 构建卷积神经网络模型- 使用TensorFlow框架构建一个简单的卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层、全连接层和Softmax层。
- 设置模型的超参数,如学习率、批大小等。
3. 训练模型- 使用训练集对模型进行训练,并使用验证集监控模型的性能。
- 调整超参数,如学习率、批大小等,以优化模型性能。
- 使用测试集评估模型的性能,计算准确率、召回率等指标。
5. 可视化模型结构- 使用TensorBoard可视化模型结构,分析模型的学习过程。
五、实验结果与分析1. 模型结构- 本实验构建的卷积神经网络模型包括3个卷积层、3个池化层、2个全连接层和1个Softmax层。
- 卷积层使用ReLU激活函数,池化层使用最大池化操作。
- 全连接层使用Softmax激活函数,输出模型的预测结果。
2. 训练过程- 在训练过程中,模型的准确率逐渐提高,最终在测试集上达到了较好的性能。
- 模型的训练过程如下:```Epoch 1/1060000/60000 [==============================] - 44s 739us/step - loss: 2.2851 - accuracy: 0.4213Epoch 2/1060000/60000 [==============================] - 43s 721us/step - loss: 2.0843 - accuracy: 0.5317...Epoch 10/1060000/60000 [==============================] - 43s 719us/step - loss: 1.4213 - accuracy: 0.8167```- 在测试集上,模型的准确率为81.67%,召回率为80.83%。
卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN一、引言卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种常用的深度学习算法,特别适合于处理图像、语音、自然语言等多维度数据。
其重要特点是局部感知和参数共享,这使得它能够快速准确地识别图像特征,并在不同的任务和场景中取得良好的表现。
本文主要介绍卷积神经网络的基本结构、原理和应用。
二、卷积神经网络结构卷积神经网络的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等部分。
其中,输入层用来接收原始图像或数据,卷积层和池化层用来提取图像特征,全连接层用来进行分类和回归等任务,输出层则表示最终的输出结果。
下面详细介绍每个部分的作用和特点。
1. 输入层输入层是卷积神经网络的第一层,主要用来接收原始图像或数据。
通常情况下,输入层的数据是二维图像,即图像的宽度、高度和颜色通道。
例如,一张彩色图片的宽度和高度都是像素的数量,而颜色通道就是RGB三个通道。
2. 卷积层卷积层是卷积神经网络的核心层,负责提取图像特征。
它主要通过卷积运算的方式,对输入层的数据进行处理,产生新的特征图。
卷积操作的核心思想是权重共享,即同一个卷积核在不同的位置上进行卷积操作,得到的特征图是一样的,这样能够大大减少网络参数量,防止过拟合现象出现。
卷积操作的数学表达式如下:$$Y = W*X + b$$其中,$W$是卷积核,$X$是输入特征图,$b$是偏置项,$Y$是输出特征图。
在卷积操作中,卷积核的参数是需要学习的参数,它的大小通常为$K*K$($K$是卷积核的大小),步幅通常为$S$。
卷积操作的结果是一个二维数组,它被称为输出特征图。
在实际应用中,卷积核的大小和步幅需要根据不同的数据类型和任务而定。
3. 池化层池化层是卷积神经网络的一个可选层,主要用来减少特征图的大小和数量,从而提高网络性能。
它通常有两种类型:最大池化和平均池化。
最大池化是取一个特征图中的最大值作为输出,而平均池化是取一个特征图中的平均值作为输出。
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法,它旨在通过彼此之间有关的多层神经网络相互作用来解决复杂的模式识别问题。
在深度学习领域中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是两种最常用的神经网络架构。
它们分别适用于不同类型的任务,且各有优劣。
本文将对卷积神经网络和循环神经网络进行较为全面的比较。
我们将首先分别介绍这两种网络的基本原理和结构,然后从不同的角度对它们进行比较,包括适用领域、处理长期依赖性、参数共享、计算效率等方面。
1.卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理图像、语音识别、自然语言处理等高维数据的神经网络。
其核心思想是局部感知(local perception)和参数共享(parameter sharing)。
卷积层通过滤波器(filter)来提取数据的特征,池化层(pooling layer)通过降采样(down-sampling)来减少数据维度,全连接层(fully connected layer)则用于输出分类结果。
1.1卷积层:卷积层通过一系列的滤波器对输入数据进行卷积运算,从而提取数据的空间信息。
卷积运算的优势在于参数共享,使得网络对于输入的平移、旋转、尺度变化具有一定的不变性。
1.2池化层:池化层用于减少数据维度,提高模型的鲁棒性。
常用的池化操作包括最大池化(max pooling)、平均池化(average pooling)等。
1.3全连接层:全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射到具体的分类结果上。
2.循环神经网络循环神经网络是一种适用于处理序列数据的神经网络结构。
其核心特点是具有循环连接(recurrent connection),能够在网络内部建立记忆,从而处理不定长的输入序列。
为了解决长期依赖性(long-term dependency)的问题,循环神经网络引入了门控机制,其中最典型的模型是长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)。
卷积神经网络CNN3篇
卷积神经网络CNN第一篇:CNN的原理和结构卷积神经网络(CNN)是一种在深度学习领域广泛应用的模型,其独特的结构和原理使其适用于图像分类、目标检测、语音识别等任务。
CNN的核心思想是通过卷积层、池化层等构成的特殊层级结构来自动学习图像特征,并通过全连接层将这些特征映射到对应的类别。
本文将介绍CNN的原理和结构。
1. CNN的原理CNN的原理基于两个重要的概念:局部感受野和参数共享。
局部感受野指的是神经元在计算输出时只考虑输入图像中某个区域的像素,这个区域大小就是感受野。
参数共享指的是在卷积层每个位置都使用相同的卷积核(也称为滤波器),并且这些卷积核的权重在整个图像上是共享的,这样可以大大减少需要训练的参数。
这两个概念构成了CNN的核心原理,也是使其在图像领域取得成功的关键。
2. CNN的结构CNN由多个层级组成,包括卷积层、池化层和全连接层,下面是一些常见的CNN结构:2.1 LeNet图像来源:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》,Yann LeCun等。
LeNet是Yann LeCun等人在1998年提出的卷积神经网络,是第一个成功应用于手写数字识别任务的CNN。
其结构由两个卷积层和两个全连接层组成,其中每个卷积层后都接一个池化层,最后的全连接层输出分类结果。
2.2 AlexNet图像来源:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》,Alex Krizhevsky等。
AlexNet是Alex Krizhevsky等人在2012年提出的CNN,它通过在ImageNet数据集上取得的巨大成功引领了深度学习的新时代。
AlexNet的结构由5个卷积层和3个全连接层组成,其中每个卷积层后都接一个池化层,最后的全连接层输出分类结果。
2.3 VGGNet图像来源:《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》,Karen Simonyan和Andrew Zisserman。
卷积神经网络在计算机视觉中的应用
卷积神经网络在计算机视觉中的应用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一种被广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。
它的出现极大地促进了图像分类、目标检测、图像生成等任务的准确率和效率。
本文将围绕卷积神经网络在计算机视觉中的应用展开详细论述。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络是一种受到生物视觉系统启发的神经网络模型,其通过输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。
其中,卷积层通过卷积操作提取图像的特征,池化层用于降低特征的维度,全连接层负责分类任务。
这种层次化的结构使得卷积神经网络能够自动学习从低级到高级的抽象特征。
二、图像分类图像分类是计算机视觉中的一项重要任务,旨在将输入的图像分为不同的类别。
卷积神经网络通过学习图像的局部特征和空间结构,能够实现对不同类别的准确分类。
例如,在ImageNet数据集上,卷积神经网络已经取得了令人瞩目的成果。
三、目标检测目标检测是计算机视觉中的一项挑战性任务,旨在在图像中定位和识别出多个目标。
传统的目标检测方法需要手动设计特征,而卷积神经网络能够自动学习特征表示,从而提高检测准确率。
常用的目标检测算法,如R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等,都是基于卷积神经网络的。
四、图像生成除了图像分类和目标检测,卷积神经网络还在图像生成任务中发挥了重要作用。
通过对输入图像进行逆向传播,卷积神经网络能够生成与训练数据类似的图像或者改变图像的一些特征。
这在图像风格迁移、图像修复和图像生成等应用中具有很大的应用潜力。
五、其他应用除了上述提到的应用,卷积神经网络还在计算机视觉中的许多其他任务中产生了重要影响,如图像语义分割、视频分析和人脸识别等。
这些任务都涉及到对图像和视频中的特定信息进行理解和提取,而卷积神经网络能够有效地完成这些任务。
六、挑战与展望尽管卷积神经网络在计算机视觉中的应用取得了巨大成功,但仍然存在一些挑战。
CNN(卷积神经网络)详解
CNN(卷积神经网络)详解卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,用于处理具有类似网格结构的数据。
这种网络结构在计算机视觉领域中应用非常广泛,包括图像识别、语音识别等领域。
CNN采用卷积层、池化层和全连接层等多种不同的层来提取特征。
一、卷积层卷积层是CNN的核心,也是最基本的层,它可以检测不同的特征,比如边缘、颜色和纹理等。
通常情况下,卷积层的输入是一个彩色或者灰度的图像,输出则是不同数量的“特征图”。
每个特征图对应一个特定的特征。
卷积层有一个非常重要的参数,叫做卷积核(Kernel),也就是滤波器。
卷积核是一个小的矩阵,它在输入数据的二维平面上滑动,将每个位置的像素值与卷积核的对应位置上的值相乘,然后将结果相加得到卷积层的输出。
通过不同的卷积核可以检测出不同的特征。
二、池化层池化层是CNN中的另一种重要层,它可以对卷积层的输出做降维处理,并且能够保留特征信息。
池化层通常是在卷积层之后加上的,其作用是将附近几个像素点合并成一个像素点。
这样做的好处是可以减小数据量,同时也可以使特征更加鲁棒。
池化层通常有两种类型,分别是最大池化和平均池化。
最大池化是从相邻的像素中寻找最大值,即将一个矩阵划分成多个小矩阵,然后寻找每个小矩阵中的最大值,最后将每个小矩阵中的最大值组成的矩阵作为输出。
平均池化则是简单地取相邻像素的平均值作为输出。
三、全连接层全连接层,也叫做密集连接层,是CNN中的最后一层,它将池化层输出的结果转化成一个一维的向量,并将其送入神经网络中进行分类或者回归预测。
全连接层通常使用softmax或者sigmoid等激活函数来输出分类结果。
四、CNN的应用CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用,比如图像分类、物体检测、人脸识别、文字识别等。
其中最常见的应用就是图像分类,即将一张图片分为不同的目标类别。
通过卷积层和池化层不断地提取出图像的特征,然后送进全连接层对不同的类别进行分类。
卷积神经网络的工作原理
卷积神经网络的工作原理在计算机视觉和机器学习领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种被广泛应用于图像识别和图像分类任务中的深度学习模型。
本文将详细介绍卷积神经网络的工作原理。
一、基本结构卷积神经网络由多个层级组成,包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。
其基本结构如下所示:1. 输入层:接收输入图像,并将图像的像素值传递给下一层。
2. 卷积层:卷积层是卷积神经网络的核心。
它通过使用一组可学习的滤波器对输入图像进行卷积运算,以提取图像的特征。
每个滤波器都可以检测输入图像中的某种特定模式或特征,并生成对应的特征图。
3. 池化层:池化层主要用于降低特征图的空间分辨率。
它通过对特征图的局部区域进行采样,提取出最显著的特征,并将其保留下来。
常用的池化操作包括最大池化和平均池化。
4. 全连接层:全连接层将池化层输出的特征映射连接起来,并输出最终的分类结果。
全连接层通常使用全连接神经网络(Fully Connected Neural Network)来实现。
二、卷积运算卷积运算是卷积神经网络中最核心的操作之一。
它通过将输入和滤波器进行逐元素乘法,并将乘积结果相加得到输出。
具体而言,卷积运算可以分为以下几个步骤:1. 填充(Padding):为了保持输入和输出的大小一致,可以在输入图像的周围填充一圈像素值为0的边框。
2. 卷积(Convolution):将填充后的输入图像和滤波器进行逐元素乘法,并将乘积结果相加得到输出。
滤波器在输入图像上滑动,逐步提取出图像的特征。
3. 激活函数(Activation Function):卷积操作得到的输出经常会通过一个激活函数进行非线性映射,常见的激活函数包括ReLU和Sigmoid函数。
4. 步幅(Stride):卷积操作的步幅定义了滤波器在输入图像上的滑动速度。
较大的步幅可以减小输出的空间尺寸。
三、特征映射和权重共享卷积神经网络中的卷积操作会生成一系列的特征映射,每个特征映射对应一个滤波器。
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它以神经网络为基础,致力于模拟人脑的学习和认知过程,以实现机器自主学习、自主认知和自主决策。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是深度学习中两个重要的网络模型,分别适用于不同的任务和场景。
本文将对它们进行比较,分析它们的特点、优势和劣势,以及在不同领域中的应用。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络,如图像、视频和声音。
与传统的全连接神经网络相比,卷积神经网络具有很强的局部感知能力和参数共享机制,使其在处理图像等大规模数据时表现出色。
卷积神经网络的核心思想是通过卷积运算和池化操作来逐步提取输入数据的特征,从而实现对输入数据的高效抽象和识别。
1.卷积运算卷积运算是卷积神经网络的核心操作,它通过卷积核对输入数据进行卷积计算,从而提取输入数据的特征。
卷积操作可以有效捕获输入数据的空间关系和局部模式,使得卷积神经网络在处理图像等具有空间结构的数据时表现出色。
2.参数共享在卷积神经网络中,卷积核的参数是共享的,即不同位置的相同特征都使用相同的卷积核进行提取。
这种参数共享机制大大减少了网络参数的数量,降低了网络的复杂度,提高了网络的泛化能力。
3.池化操作池化操作是卷积神经网络中的另一个重要操作,它通过对输入数据进行下采样,从而减少数据的维度和参数数量,同时保持数据的特征不变性。
池化操作能够有效减少网络对输入数据的敏感度,提高网络的稳定性和鲁棒性。
卷积神经网络广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等领域,已取得了许多重要的成果,如ImageNet图像识别挑战赛的冠军就是基于卷积神经网络的模型。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据的神经网络,如文本、语音和时间序列数据。
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识:卷积神经网络与循环神经网络的比较在深度学习领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是两种常用的神经网络模型,它们分别适用于不同的问题领域和具有不同的特点。
本文将对CNN和RNN进行比较,从结构、应用领域、训练方式、优缺点等方面进行分析,以帮助读者深入了解这两种神经网络模型。
1.结构比较卷积神经网络是一种专门用于处理网格数据(如图像、语音)的神经网络结构。
它由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积层可以有效地捕捉输入数据的局部特征,而池化层可以减少参数数量并提高模型的鲁棒性,全连接层则用于生成最终的输出。
CNN的结构使得它在图像识别、物体检测、图像分割等领域有很好的表现。
循环神经网络是一种专门用于处理时序数据(如文本、语音)的神经网络结构。
它通过不断迭代自身的隐藏状态来处理输入数据的时序信息。
RNN有多种变种,如基本的RNN、长短期记忆网络(LongShort-Term Memory,LSTM)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)等。
这些变种在处理长距离依赖、解决梯度消失等问题上有所不同。
RNN在语言建模、机器翻译、语音识别等领域有广泛的应用。
2.应用领域比较CNN主要用于处理图像相关的问题。
它在图像分类、目标检测、语义分割等任务上表现出色。
例如,在ImageNet图像识别挑战赛中,多个深度学习模型基于CNN在图像分类方面取得了最好的成绩。
CNN通过卷积操作可以很好地捕捉图像的空间特征,而通过池化层可以降低特征的尺寸和复杂度,加速模型的训练和推理过程。
RNN主要用于处理文本、语音等时序数据。
它在语言建模、机器翻译、自然语言处理等领域有广泛应用。
RNN通过不断迭代自身的隐藏状态可以很好地捕捉时序数据中的依赖关系,而LSTM和GRU等变种可以更好地处理长距离依赖和梯度消失等问题。
深度学习知识:卷积神经网络与全连接神经网络的区别
深度学习知识:卷积神经网络与全连接神经网络的区别卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和全连接神经网络(Fully Connected Neural Network, FCN)是目前深度学习领域中比较常用的两种神经网络模型,它们之间有着明显的区别。
一、网络结构CNN网络包含多个卷积层和池化层,最后通过全连接层输出结果。
卷积层的作用是提取图像的特征,将图像中的信息分为不同的区域,每个区域都会被卷积核处理一次。
池化层则是对特征图进行降采样,减小数据量,同时保留图像的主要信息。
最后通过全连接层将所有图像的信息汇总起来得到分类结果。
FCN网络中,所有的输入都与所有的神经元相连接。
从数学上来看,FCN是将输入向量与权重矩阵相乘,再加上偏差项,最后得到输出结果的一种模型。
在全连接神经网络中,每个神经元与上一层所有的神经元相连,这种结构使得FCN可以学习到输入数据的所有特征,但是这种方式也会导致参数量过大,计算量也会变得更大。
二、适用场景CNN常用于计算机视觉领域中的任务,如图像分类、目标检测、语义分割等。
这是因为卷积层和池化层可以帮助网络学习到图像中的视觉特征,提高模型对于图像的理解能力。
同时,卷积操作也避免了图像大小对于模型的影响,使得模型对于不同大小的图像都具有通用性。
因此,CNN在许多计算机视觉领域中有着广泛的应用。
FCN则常用在自然语言处理中的任务,如文本分类、情感分析等。
这是因为在自然语言处理中,需要处理的文本序列的长度是可变的,无法用卷积层和池化层处理。
此时,FCN的全连接结构能够学习到所有的特征信息,提高模型的分类精度。
同时,FCN也常被用于推荐系统中,因为推荐系统需要对用户的历史数据进行全面的分析,FCN可以很好地处理这种数据。
三、效率和精度比较由于CNN存在着卷积层和池化层,使得CNN在图像处理任务中能够取得很好的效果。
同时,卷积层的权重共享和池化操作降采样可以大大降低网络的参数数量,减轻了计算负担。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域中最热门的两个神经网络架构。
本论文将从两个方面分别介绍CNN和RNN的原理及应用场景。
一、卷积神经网络(CNN)1. 原理卷积神经网络是一种使用卷积操作的深度神经网络,其网络结构主要由卷积层、池化层和全连接层构成。
其中,卷积层和池化层主要用于提取图像的特征信息,而全连接层则用于进行分类或回归等任务。
具体而言,卷积层利用卷积核对输入数据进行卷积计算,以提取输入数据中的关键信息。
池化层则用于缩小特征图的空间大小,减少模型参数数量,提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层的输出进行flatten操作后,再进行全连接计算,以得出最终的分类或回归结果。
2. 应用场景卷积神经网络在图像识别、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中,图像识别是其主要应用场景之一。
例如,利用卷积神经网络可以对图像进行分类、分割、检测等任务。
此外,卷积神经网络还可以用于文本特征提取、语音识别等任务。
二、循环神经网络(RNN)1. 原理循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络,其主要特点是能够处理序列数据。
循环神经网络通过循环连接将上一时刻的输出作为本时刻的输入,以便学习上下文信息。
其网络结构主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中,隐藏层包含循环单元,用于存储前面输入的信息。
具体而言,循环神经网络通过隐藏层单元的记忆功能,能够将上下文信息融合到当前的计算中,从而在序列数据的预测和生成任务上取得优异的效果。
2. 应用场景循环神经网络主要应用于序列任务,如文本生成、语音识别、机器翻译、时间序列预测等。
例如,在机器翻译中,可以将源语言序列作为输入序列,目标语言序列作为输出序列,利用循环神经网络进行学习和预测,从而实现机器翻译的自动化。
结论本论文从原理和应用场景两个方面介绍了卷积神经网络和循环神经网络。
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S2层: 输入图片大小: (28*28)*6 卷积窗大小: 2*2 卷积窗种类: 6 输出下采样图数量:6 输出下采样图大小:(14*14)*6 神经元数量: 1176 (14*14)*6 连接数: 5880 (4+1)*(14*14)*6 可训练参数: 12 (6*2)
卷积和子采样过程: 卷积过程包括:用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的 图像(第一阶段是输入的图像,后面的阶段就是卷积特征map了), 然后加一个偏置bx,得到卷积层Cx。 子采样过程包括:每邻域四个像素求和变为一个像素,然后 通过标量Wx+1加权,再增加偏置bx+1,然后通过一个sigmoid激活函 数,产生一个大概缩小四倍的特征映射图Sx+1。
S4层: 输入图片大小: (10*10)*16 卷积窗大小: 2*2 卷积窗种类: 16 输出下采样图数量:16 输出下采样图大小:(5*5)*16 神经元数量: 400 (5*5)*16 连接数: 2000 (4+1)*(5*5)*16 可训练参数: 32 (16*2)
C5层: 输入图片大小: 卷积窗大小: 卷积窗种类: 输出特征图数量: 输出特征图大小: 神经元数量: 连接数: 可训练参数:
浅层神经网络的缺陷
• 于是,20世纪90年代,有更多各式各样的浅层模型相继被 提出,比如只有一层隐层节点的支撑向量机(SVM, Support Vector Machine)和Boosting,以及没有隐层节 点的最大熵方法(例如LR,Logistic Regression)等,在 很多应用领域取代了传统的神经网络。 • 显然,这些浅层结构算法有很多局限性:在有限样本和计 算单元情况下对复杂函数的表示能力有限,针对复杂分类 问题其泛化能力受到一定的制约。更重要的是,浅层模型 有一个特点,就是需要依靠人工来抽取样本的特征。然而, 手工地选取特征是一件非常费力的事情,能不能选取好很 大程度上靠经验和运气。 • 能不能自动地学习一些特征呢?
卷积神经网络应用
• LeNet-5手写数字识别
C1层: 输入图片大小: 卷积窗大小: 卷积窗种类: 输出特征图数量: 输出特征图大小: 神经元数量: 连接数: 可训练参数:
32*32 5*5 6 6 28*28 4707 12304 156
(32-5+1) [(28*28)*6)] [(5*5+1)*6]*(28*28) [(5*5+1)*6]
C3层: 输入图片大小: 卷积窗大小: 卷积窗种类: 输出特征图数量: 输出特征图大小: 神经元数量: 连接数: 可训练参数:
(14*14)*6 5*5 15 16 10*10 (14-5+1) 1600 [(10*10)*16)] 151600 [(60+16)*25]*(10*10) (部分连接) 1516 [(60+16)*25]
深度学习的突破性文章
• Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y., A fast learning algorithm for deep belief netsNeural Computation 18:1527-1554, 2006 • Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle, Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2006), pp. 153-160, MIT Press, 2007<比较了 RBM和Auto-encoder>
卷积神经网络提出的背景
• 浅层神经网络 • 大约二三十年前,神经网络曾经是机器学习领域特别热门 的一个方向,这种基于统计的机器学习方法比起过去基于 人工规则的专家系统,在很多方面显示出优越性。
卷积神经网络提出的背景
• 但是后来,因为理论分析的难度,加上训练方法需要很 多经验和技巧,以及巨大的计算量和优化求解难度,神经 网络慢慢淡出了科研领域的主流方向。 • 值得指出的是,神经网络(如采用误差反向传播算法: Back Propagation,简称BP算法,通过梯度下降方法在训 练过程中修正权重使得网络误差最小)在层次深的情况下 性能变得很不理想(传播时容易出现所谓的梯度弥散 Gradient Diffusion或称之为梯度消失,根源在于非凸目标 代价函数导致求解陷入局部最优,且这种情况随着网络层 数的增加而更加严重,即随着梯度的逐层不断消散导致其 对网络权重调整的作用越来越小),所以只能转而处理浅 层结构(小于等于3),从而限制了性能。
连接数计算: 151600 = [(60+16)*25]*(10*10) 60 = 3*6+9*4+6;16是因为每种神经元都有一个常数连接
其中打X了的表示两者之间有连接的。取我们学习到的网络(结构为150-16) 中16个隐含节点种的一个拿来分析,比如拿C3中的第3号特征图来说,它与上层 网络S2第3,4,5号特征图连接。那么该第3号特征图的值(假设为H3)是怎么得 到的呢?其过程如下: 首先我们把网络150-16(以后这样表示,表面输入层节点为150,隐含层节 点为16)中输入的150个节点分成6个部分,每个部分为连续的25个节点。取出 倒数第3个部分的节点(为25个),且同时是与隐含层16个节点中的第4(因为 对应的是3号,从0开始计数的)个相连的那25个值,reshape为5*5大小,用这 个5*5大小的特征patch去convolution S2网络中的倒数第3个特征图,假设得到的 结果特征图为h1。 同理,取出网络Байду номын сангаас50-16中输入的倒数第2个部分的节点(为25个),且同时 是与隐含层16个节点中的第5个相连的那25个值,reshape为5*5大小,用这个 5*5大小的特征patch去convolution S2网络中的倒数第2个特征图,假设得到的结 果特征图为h2。 继续,取出网络150-16中输入的最后1个部分的节点(为25个),且同时是 与隐含层16个节点中的第5个相连的那25个值,reshape为5*5大小,用这个5*5 大小的特征patch去convolution S2网络中的最后1个特征图,假设得到的结果特 征图为h3。 最后将h1,h2,h3这3个矩阵相加得到新矩阵h,并且对h中每个元素加上一 个偏移量b,且通过sigmoid的激发函数,即可得到我们要的特征图H3了。
深度学习的优势
• 深度学习通过学习一种深层非线性网络结构,只需简单的 网络结构即可实现复杂函数的逼近,并展现了强大的从大 量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。 • 深度学习能够获得可更好地表示数据的特征,同时由于模 型的层次深(通常有5层、6层,甚至10多层的隐层节点, “深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目 的多项式倍而非多达指数倍)、表达能力强,因此有能力 表示大规模数据。 • 对于图像、语音这种特征不明显(需要手工设计且很多没 有直观的物理含义)的问题,深度模型能够在大规模训练 数据上取得更好的效果。
Matlab代码
• Output层与F6层合并实现:
– layer 7 [out], type:F – number of feature maps: 10 – number of neurons: 10 – number of connections: 1210 – number of parameters: 1210 – number of trainable parameters: 1210
(5*5)*16 5*5 120 120 1*1 (5-5+1) 120 (1*120) 48120 [16*25+1]*1*120(全连接) 48120 [16*25+1]*1*120
F6层: 输入图片大小: 卷积窗大小: 卷积窗种类: 输出特征图数量: 输出特征图大小: 神经元数量: 连接数: 可训练参数:
Convolutional Neural Networks 卷积神经网络
杨皓轩 12307130286
主要内容
1. 卷积神经网络—诞生背景与历程
2. 卷积神经网络应用—LeNet-5手写数字识别 3. 深度学习—Hinton做了些什么 4. 深度学习在数字图像识别上的运用
—Hinton如何在2012年ImageNet引起轰动
• 1210 = (120+1) *10
• /tutorial/lenet.html
卷积神经网络的衰落
• 在很长时间里,CNN虽然在小规模的问题上,如手写数字, 取得过当时世界最好结果,但一直没有取得巨大成功。这 主要原因是,CNN在大规模图像上效果不好,比如像素很 多的自然图片内容理解,所以没有得到计算机视觉领域的 足够重视。
卷积神经网络
• 早在1989年,Yann LeCun (现纽约大学教授) 和他的同事 们就发表了卷积神经网络(Convolution Neural Networks, 简称CNN)的工作。 • CNN是一种带有卷积结构的深度神经网络,通常至少有两 个非线性可训练的卷积层,两个非线性的固定卷积层(又 叫Pooling Laye)和一个全连接层,一共至少5个隐含层。 • CNN的结构受到著名的Hubel-Wiesel生物视觉模型的启发, 尤其是模拟视觉皮层V1和V2层中Simple Cell和Complex Cell的行为。
(1*1)*120 1*1 84 84 1 84 10164 120*84(全连接) 10164 120*84
OUTPUT层: 输入图片大小: 输出特征图数量:
1*84 1*10
•
•
•
最后,输出层由欧式径向基函数(Euclidean Radial Basis Function) 单元组成,每类一个单元,每个有84个输入。换句话说,每个输出RBF单元 计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。输入离参数向量越远,RBF输出 的越大。一个RBF输出可以被理解为衡量输入模式和与RBF相关联类的一个 模型的匹配程度的惩罚项。用概率术语来说,RBF输出可以被理解为F6层配 置空间的高斯分布的负log-likelihood。给定一个输入模式,损失函数应能使 得F6的配置与RBF参数向量(即模式的期望分类)足够接近。这些单元的参 数是人工选取并保持固定的(至少初始时候如此)。这些参数向量的成分被 设为-1或1。虽然这些参数可以以-1和1等概率的方式任选,或者构成一个纠 错码,但是被设计成一个相应字符类的7*12大小(即84)的格式化图片。这 种表示对识别单独的数字不是很有用,但是对识别可打印ASCII集中的字符串 很有用。 使用这种分布编码而非更常用的“1 of N”编码用于产生输出的另一个原 因是,当类别比较大的时候,非分布编码的效果比较差。原因是大多数时间 非分布编码的输出必须为0。这使得用sigmoid单元很难实现。另一个原因是 分类器不仅用于识别字母,也用于拒绝非字母。使用分布编码的RBF更适合 该目标。因为与sigmoid不同,他们在输入空间的较好限制的区域内兴奋,而 非典型模式更容易落到外边。 RBF参数向量起着F6层目标向量的角色。需要指出这些向量的成分是 +1或-1,这正好在F6 sigmoid的范围内,因此可以防止sigmoid函数饱和。实 际上,+1和-1是sigmoid函数的最大弯曲的点处。这使得F6单元运行在最大非 线性范围内。必须避免sigmoid函数的饱和,因为这将会导致损失函数较慢的 收敛和病态问题。