《动手学——卷积神经网络进阶》笔记
深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如人意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有大量深入研究参数初始化和非凸优化算法等诸多领域。 两派特征提取的观点: 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表示越来越抽象的概念或模式。 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征,从而一举打破计算机视觉研究的前状。 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输出层。 将sigmoid激活函数改成了更加简单的ReLU激活函数。 用Dropout来控制全连接层的模型复杂
用户评论
推荐下载
-
卷积神经网络PYTHON文档
教你如何搭建一个卷积神经网络,是开展图像处理的重要一步
43 2019-02-24 -
卷积神经网络课程报告
卷积神经网络课程报告
33 2019-02-27 -
matable写卷积神经网络
用matble写的卷积神经网络,有全连接层和卷积层,比呢没有加入池化层。
21 2019-03-16 -
卷积神经网络车牌识别
上传一张车牌照片,可以是远距离拍摄的,代码会先进行车牌定位,然后切割出车牌区域,再经过灰度化,二值化等导入训练好的神经网络,得到车牌;另外神经网络可以调节层数,学习速率,训练次数等参数来训练调整新的网
38 2019-05-16 -
卷积神经网络python代码
卷积神经网络python代码代码代码代码。。。。。
38 2019-05-16 -
卷积神经网络文字识别
卷积神经网络用于文字识别,在经典的模式识别中,一般是事先提取特征。提取诸多特征后,要对这些特征进行相关性分析,找到最能代表字符的特征,去掉对分类无关和自相关的特征。然而,这些特征的提取太过依赖人的经验
39 2019-05-14 -
CNN卷积神经网络程序
机器学习代码CNN卷积神经网络可直接运行
46 2019-05-28 -
卷积神经网络CNN研究
卷积神经网络CNN研究的相关文章指导,为学者提供一些思路,CNN当前较火热,不断被用于更多的领域,包含图像处理,图像分类,目标检测等等。
36 2019-08-16 -
卷积神经网络研究综述
作为一个十余年来快速发展的崭新领域,深度学习受到了越来越多研究者的关注,它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势.深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示,而这些表示具有良好的泛
29 2019-07-11 -
卷积神经网络CNN代码
收集的卷积神经网络CNN代码,包含C++matlabc#
45 2019-05-08
暂无评论