卷积神经网络 电子书籍推荐

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、相关性概念 1、卷积神经网络（ConvolutionNeural Network，CNN） 19世纪60年代科学家最早提出感受野（ReceptiveField）。当时通过对猫视觉皮层细胞研究，科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感受野。20世纪80年代，日本科学家提出神经认知机（Neocognitron）的概念，被视为卷积神经网络最初的实现原型。神经认知机中包含两类神经元：S-cells和C-cells。S-cells用来抽取特征，对应我们现在主流卷积神经网络中的卷积核滤波操作；C-cells用来抗形变，对应现……

本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.概述 定义： 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。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积层（convolutional layer）： 对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用来做很多类型的提取。 池化层（Pooling Layer）： 也叫子采样层，缩减数据的规模 2. 代码实现 首先要导入mnist数据，下载地址 训练数据：60000*784，训练标签：60000*10 测试数据：10000*784，测试标签：10000*10 #导入mnist数……

在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中，我们实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick。接下来，我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。 CIFAR-10是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。CIFAR-10如同其名字，一共标注为10类，每一类图片6000张。 本文实现了进阶的卷积神经网络来解决CIFAR-10分类问题，我们使用了一些新的技巧： 对weights进行了L2的正则化 对图片进行了翻转、随机剪切等数据增强，制造了更多样本 在每个卷积-最大池化层后面使用了LRN（局部响应归一化层），增强了模型的泛化能力 首先需要下载Tensorflow models Tensorflow models，以便使用其中的C……

前言 文章中的代码是参考 基于Pytorch的特征图提取 编写的代码本身很简单这里只做简单的描述。 1. 效果图 先看效果图(第一张是原图，后面的都是相应的特征图，这里使用的网络是resnet50，需要注意的是下面图片显示的特征图是经过放大后的图，原图是比较小的图，因为太小不利于我们观察): 2. 完整代码 import osimport torchimport torchvision as tvimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport argparseimport skimage.dataimport skimage.ioimport skimage.transformimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport torchvision.models as modelsfrom PIL import Imageimport cv2class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, submodule, extrac……

本文实例为大家分享了Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下 之前已经介绍过了AlexNet的网络构建了，这次主要不是为了训练数据，而是为了对每个batch的前馈（Forward）和反馈（backward）的平均耗时进行计算。在设计网络的过程中，分类的结果很重要，但是运算速率也相当重要。尤其是在跟踪（Tracking）的任务中，如果使用的网络太深，那么也会导致实时性不好。 from datetime import datetimeimport mathimport timeimport tensorflow as tfbatch_size = 32num_batches = 100def print_activations(t): print(t.op.name, '', t.get_shape().as_list())def inference(images): parameters = [] with tf.name_scope('conv1') as scope: kernel = tf.Var……