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详解CNN卷积神经网络那点事儿
发表时间:2019-02-26
2017-06-28         

前馈神经网络问题

多少个定义

Keras实现1.什么是CNN?

图像被编码成颜色通道,图像数据在给定点的颜色通道中表示为每种颜色强度,最常见的是RGB,这意味着红色、蓝色和绿色。图像中包括的信息是每个通道色彩的强度转换成图像的宽度和高度,就像这样

假设你正在利用MNIST数据集,你知道MNIST中的每个图像都是28 x 28 x 1(黑白图像只包含1个通道)。输入层中的神经元总数将为28 x 28 = 784,这是可以管理的。假如图像的大小是1000 x 1000,这象征着你在输入层需要10⁶个神经元。这好像是在操作中须要大量神经元。它在打算上无效,这就是卷积神经网络。简单来说,CNN所做的就是提取图像的特点并将其转换为较低的维度的图像,而不会失去其特色。在下面的例子中,你可能看到初始图像的大小是224 x 224 x 3,如果你不连续卷积,那么你需要224 x 224 x 3 = 100,352个输入层的神经元数量,然而在应用卷积后,你输入张量维数减少到1 x 1 x 1000。这象征着你只有要第一层前馈神经网络中的1000个神经元。

我们为什么要使用CNN?

计算机视觉日新月异的其中一个起因是深度学习。当我们念叨计算机视觉时,我们会想到一个术语,卷积神经网络(缩写为CNN),因为CNN会在这一范围被大批使用。盘算机视觉中CNN的例子是人脸识别、图像分类等。它类似于基本的神经网络。 CNN还有可学习的参数,如神经网络,即权重、偏差等。2.我们为什么要应用CNN?

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因此,具备宽度跟高度的每个点处的红色通道的强度能够表现为矩阵,对蓝色和绿色通道也是如此,因而咱们最终存在三个矩阵,并且当它们组合时,它们形成 tensor。

什么是CNN?

目录

考虑到图像,很容易懂得它有高度跟宽度,因此用二维结构(矩阵)表示包含在其中的信息是有意思的,直到你记住图像有颜色,并增添有关图像的信息颜色,那就是当张量变得特别有用时,咱们需要另一个维度。

3.多少个定义

CNN中的图层

3.1图像表示

在懂得CNN之前,您应该理解的定义很少


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