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1 

 

 

 

 

 

卷积神经网络

CNN

从入门到精?/p>

 

 

 

卷积神经网络算法的一个实?/p>

 

前言

 

 

 

从理解卷积神经到实现它,

前后花了一个月时间,现在也还有一些地方没有理解?/p>

彻,

CNN

还是有一定难度的,不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了,主要还是靠

自己去专研,

阅读推荐列表在末尾的参考文献?/p>

目前实现?/p>

CNN

?/p>

MINIT

数据集上?/p>

果还不错,但是还有一?/p>

bug

,因为最近比较忙,先把之前做的总结一下,以后再继?/p>

优化?/p>

 

 

 

卷积神经网络

CNN

?/p>

Deep 

Learning

的一个重要算法,在很多应用上表现出卓

越的效果?/p>

[1]

中对比多重算法在文档字符识别的效果,

结论?/p>

CNN

优于其他所有的?/p>

法?/p>

CNN

在手写体识别取得最好的效果?/p>

[2]

?/p>

CNN

应用在基于人脸的性别识别,效

果也非常不错。前段时间我?/p>

BP

神经网络对手机拍照图片的数字进行识别,效果还?/p>

不错,接?/p>

98%

,但在汉字识别上表现不佳,于是想试试卷积神经网络?/p>

 

1

?/p>

CNN

的整体网络结?

 

 

 

卷积神经网络是在

BP

神经网络的改进,?/p>

BP

类似,都采用了前向传播计算输?/p>

值,反向传播调整权重和偏置;

CNN

与标准的

BP

最大的不同是:

CNN

中相邻层之间

的神经单元并不是全连接,

而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层

的部分神经单元,

而不是像

BP

那样与所有的神经单元相连接?/p>

CNN

的有三个重要的?/p>

想架构:

 

局部区域感?/p>

 

权重共享

 

空间或时间上的采?/p>

 

 

 

局部区域感知能够发现数据的一些局部特征,比如图片上的一个角,一段弧,这?/p>

基本特征是构成动物视觉的基础

[3]

;?/p>

BP

中,所有的像素点是一堆混乱的点,相互

之间的关系没有被挖掘?/p>

 

 

 

CNN

中每一层的由多?/p>

map

组成?/p>

每个

map

由多个神经单元组成,

同一?/p>

map

的所有神经单元共用一个卷积核(即权重?/p>

,卷积核往往代表一个特征,比如某个卷积

和代表一段弧?/p>

那么把这个卷积核在整个图片上滚一下,

卷积值较大的区域就很有可?/p>

是一段弧。注意卷积核其实就是权重,我们并不需要单独去计算一个卷积,而是一个固

定大小的权重矩阵去图像上匹配时,

这个操作与卷积类似,

因此我们称为卷积神经网络?/p>

实际上,

BP

也可以看做一种特殊的卷积神经网络,只是这个卷积核就是某层的所有权

重,即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数,使得训练出来的?/p>

型的泛华能力更强?/p>

 

 

 

采样的目的主要是混淆特征的具体位置,

因为某个特征找出来后?/p>

它的具体位置?/p>

经不重要了,我们只需要这个特征与其他的相对位置,比如一?/p>

??/p>

,当我们得到了上

面一?/p>

"o"

时,我们不需要知道它在图像的具体位置,只需要知道它下面又是一?/p>

“o?/p>

我们就可以知道是一?/p>

'8'

了,因为图片?/p>

"8"

在图片中偏左或者偏右都不影响我们认?/p>

它,这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别?/p>

 

 

 

CNN

的这三个特点是其对输入数据在空间(主要针对图像数据)上和时间(主?/p>

针对时间序列数据,参?/p>

TDNN

)上的扭曲有很强的鲁棒性?/p>

CNN

一般采用卷积层?

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越的效果?/p>

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而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层

的部分神经单元,

而不是像

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那样与所有的神经单元相连接?/p>

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局部区域感?/p>

 

权重共享

 

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中,所有的像素点是一堆混乱的点,相互

之间的关系没有被挖掘?/p>

 

 

 

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组成?/p>

每个

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由多个神经单元组成,

同一?/p>

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,卷积核往往代表一个特征,比如某个卷积

和代表一段弧?/p>

那么把这个卷积核在整个图片上滚一下,

卷积值较大的区域就很有可?/p>

是一段弧。注意卷积核其实就是权重,我们并不需要单独去计算一个卷积,而是一个固

定大小的权重矩阵去图像上匹配时,

这个操作与卷积类似,

因此我们称为卷积神经网络?/p>

实际上,

BP

也可以看做一种特殊的卷积神经网络,只是这个卷积核就是某层的所有权

重,即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数,使得训练出来的?/p>

型的泛华能力更强?/p>

 

 

 

采样的目的主要是混淆特征的具体位置,

因为某个特征找出来后?/p>

它的具体位置?/p>

经不重要了,我们只需要这个特征与其他的相对位置,比如一?/p>

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我们就可以知道是一?/p>

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同一?/p>

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卷积神经网络CNN从入门到精通精编版 - 百度文库
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