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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户,并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page,以及Alex Kriz
卷积神经网络(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。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网络)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络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网络
在了解了机器学习概念之后,现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中,我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于
主要内容:卷积神经网络深度学习是机器学习的一个分支,它是近几十年来研究人员突破的关键步骤。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 下面给出了两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络。 在本章中,我们将关注第一种类型,即卷积神经网络(CNN)。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。 CNN与任何其他普通神经网络之间的主要区别在于CNN
注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户,并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题,其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类,这些图像涵盖了10个类别: 飞机, 汽车, 鸟, 猫, 鹿, 狗, 青蛙, 马, 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page,以及Alex Krizhev
在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开,得到长度为784的向量,并输入进全连接层中。然而,这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易造成模型过大
下午好在第一阶段,在卷积神经网络(输入层)的输入上,我们接收一个源图像(因此是手写英文字母的图像)。首先,我们使用一个从左到右的nxn窗口来扫描图像并在内核(卷积矩阵)上乘法来构建特征映射?但没有人写过内核应该具有什么样的精确值(换句话说,我应该将从n*n窗口检索到的数据相乘到什么样的内核值)。是否适合在这个用于边缘检测的卷积核上乘以数据?有许多卷积核(浮雕、高斯滤波器、边缘检测、角度检测等)?但
我有32760个音频频谱,计算维度=72(#帧)x 40(#频段),我试图将其输入“宽”卷积神经网络(第一层是4个不同conv层的合奏)。这些频谱没有深度,因此它们可以表示为72 x 40 2D数字浮点数组,因此分类器的X输入是一个32760个元素长的数组,每个元素都是这些72 x 40 x 1频谱之一。Y输入是一个标签数组,一个热编码,有32760个元素。 当尝试使用 我得到以下错误: 以下是我