卷积层是深度神经网络在处理图像时十分常用的一种层。当一个深度神经网络以卷积层为主体时,我们也称之为卷积神经网络。
神经网络中的卷积层就是用卷积运算对原始图像或者上一层的特征进行变换的层……
项目地址:https://github.com/poloclub/cnn-explainer
网页地址:https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
arXiv 地址:https://arxiv.org/abs/2004.15004
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终于等到了这个交互式学习神器,把 CNN 的工作过程画得明明白白,帮助萌新轻松入门。
卷积层是深度神经网络在处理图像时十分常用的一种层。当一个深度神经网络以卷积层为主体时,我们也称之为卷积神经网络。
神经网络中的卷积层就是用卷积运算对原始图像或者上一层的特征进行变换的层……
项目地址:https://github.com/poloclub/cnn-explainer
网页地址:https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
arXiv 地址:https://arxiv.org/abs/2004.15004
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值。直觉上,这种机制能够有效的原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要。池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说,CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层。
在 计算网络中, 一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到"开"(1)或"关"(0)输出的数字网络激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行为类似。 一种函数(例如 ReLU 或 S 型函数),用于对上一层的所有输入求加权和,然后生成一个输出值(通常为非线性值),并将其传递给下一层。
卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。
深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。