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卷积神经网络Convolutional Neural Networks(CNN)

卷积神经网络Convolutional Neural Networks(CNN)
卷积神经网络Convolutional Neural Networks(CNN)

卷积神经网络Convolutional Neural Networks(CNN)一、什么是卷积

首先回顾一下,数字图像处理中我们用卷积模板和原始图像的像素卷积。过程如下:Step 1、先将模板旋转180度(又称折叠)

Step 2、然后让模板依次和原始图像重叠,并且计算重叠部分的数值乘积之和

以2D为例

先对模板K做折叠,然后依次覆盖图像I,并且计算重叠部分的数值乘积之和

依次进行到最后,会多出一圈,得到最后的卷积结果

卷积的意义(图像处理而言);对图像使用不同的卷积模板,对图像做不同的处理。比如平滑模板可以使图像模糊,并且可以减少噪声、锐化模板可以使图像的轮廓变得清晰。

二、卷积网络的结构

2.1 从BP网络到卷积网络

回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接,而是局部连接的。这样,就是一种最简单的一维卷积网络。如果我们把上述这个思路扩展到二维,这就是我们在大多数参考资料上看到的卷积神经网络。具体参看下图:

图1:全连接的2D 网络(BP网络)图2:局部连接的2D网络(卷积网络)

现在我们考虑单隐层结构,

上图左:全连接网络。如果我们有1000x1000像素的图像,有1百万个隐层神经元,每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点,就有1000x1000x1000000=10^12个连接,也就是10^12个权值参数。上图右:局部连接网络,每一个节点与上层节点同位置附近10x10的窗口相连接,则1百万个隐层神经元就只有100w乘以100,即10^8个参数。其权值连接个数比原来减少了四个数量级。

因此,卷积网络降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。

2.2 卷积网络的结构

卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。卷积神经网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的下采样层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

图3 经典的卷积神经网络结构图

原始图像的大小决定了输入向量的尺寸,隐层由C-层(特征提取层)和S-层(下采样层)组成,每层均包含多个平面。C1层神经元提取图像的局部特征,因此每个神经元都与前一层的局部感受野(也就是局部输入窗口)相连。C1层中各平面(由神经元构成)提取图像中不同的局部特征,如边缘特征,上下左右方向特征等,C1层中的输入是有由上一层局部窗口的数值和连接的权值的加权和(也就是卷积,后面会具体解释为什么是卷积),然后通过一个激活函数(如sigmoid 函数,反正切函数)得到C1层的输出,接下来S2层是下采样层,简单来书,由4个点下采样为1个点,也就是4个数的加权平均。换句话说,就是我们把2*2的像素缩小成为一个像素,某种意义上来说可以认识是图像处理中的模糊。然后按照这个C—S的结构继续构成隐层,当然这些隐层的连接都是局部相连的。同时有人会问了,例如S2和C3层具体要怎么连接呢,为什么会从6张变成16张特征图呢。C3层的特征图是由S2层图像的感受野和对应权值的卷积后,通过随机的组合而形成的,也就意味着S2层和C3层并不像C1层和S2层那样是一一对应的。但当我们感受野的大小和图像一样时,我们经过特征提取后就变成一个像素了,这里我们开始使用全连接(这样才能完整的把特征保留)。

2.3 为什么给这种局部连接命名为卷积网络

卷积网络第一个特点是连接权值远远小于BP网络的权值。卷积神经网络另外一个特性是权值共享。这样一来就更进一步减少了对网络权值的训练(毕竟权值是共享的,也就意味着有一些全是是相同的)。权值共享是指同一平面层的神经元权值相同。如何理解呢!看下图2,假设红色的点和黑色的点是C1层第一个特征图的2个不同神经元,感受窗口的大小是5*5的(意味着有25个连接),这2个神经元连接的权值是共享的(相同的)。这样一来,C1层中的每个神经元的输入值,都有由原始图像和这个相同的连接权值的加权和构成的,想想看,这个过程是不是和卷积的过程很像呢!没错,就是由这个得名的。同时这样一来,我们需要训练的权值就更少了,因为有很多都是相同的。

还没理解的话,接着看

C1层是一个卷积层(也就是上面说的特征提取层),由6个特征图Feature Map构成。特征图中每个神经元与输入中5*5的邻域相连。特征图的大小为28*28。C1层有156个可训练参数(每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias[偏置]参数,一共6个滤波器,共(5*5+1)*6=156个参数),共156*(28*28)=122,304个连接。

S2层是一个下采样层,有6个14*14的特征图。特征图中的每个单元与C1中相对应特征图的2*2邻域相连接。S2层每个单元的4个输入相加,乘以一个可训练参数,再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid函数计算。每个单元的2*2感受野并不重叠,因此S2中每个特征图的大小是C1中特征图大小的1/4(行和列各1/2)。S2层有12个可训练参数和5880个连接。

三、卷积网络的训练

我们想想卷积网络到底有什么那些参数需要训练呢。第一、卷积层中的卷积模板的权值。第二、下采样层的2个参数(每个单元的4个输入相加,乘以一个可训练参数,再加上一个可训练偏置),第三、学习特征的组合(例如S2到C3的组合方式)

3.1 我们先回顾一下BP的反向传播算法

3.1.1、Feedforward Pass前向传播

在下面的推导中,我们采用平方误差代价函数。我们讨论的是多类问题,共c类,共N个训练样本。

这里表示第n个样本对应的标签的第k维。表示第n个样本对应的网络输出的第k个输出。对于多类问题,输出一般组织为“one-of-c”的形式,也就是只有该输入对应的类的输出节点输出为正,其他类的位或者节点为0或者负数,这个取决于你输出层的激活函数。sigmoid就是0,tanh 就是-1.

因为在全部训练集上的误差只是每个训练样本的误差的总和,所以这里我们先考虑对于一个样本的BP。对于第n个样本的误差,表示为:

传统的全连接神经网络中,我们需要根据BP规则计算代价函数E关于网络每一个权值的偏导数。我们用l来表示当前层,那么当前层的输出可以表示为:

输出激活函数f(.)可以有很多种,一般是sigmoid函数或者双曲线正切函数。sigmoid将输出压缩到[0, 1],所以最后的输出平均值一般趋于0 。所以如果将我们的训练数据归一化为零均值和方差为1,可以在梯度下降的过程中增加收敛性。对于归一化的数据集来说,双曲线正切函数也是不错的选择。

3.1.2、Backpropagation Pass反向传播

反向传播回来的误差可以看做是每个神经元的基的灵敏度sensitivities(灵敏度的意思就是我们的基b变化多少,误差会变化多少,也就是误差对基的变化率,也就是导数了),定义如下:(第二个等号是根据求导的链式法则得到的)

因为?u/?b=1,所以?E/?b=?E/?u=δ,也就是说bias基的灵敏度?E/?b=δ和误差E对一个节点全部输入u的导数?E/?u是相等的。这个导数就是让高层误差反向传播到底层的神来之笔。反向传播就是用下面这条关系式:(下面这条式子表达的就是第l层的灵敏度,就是)

公式(1)

这里的“?”表示每个元素相乘。输出层的神经元的灵敏度是不一样的:

最后,对每个神经元运用delta(即δ)规则进行权值更新。具体来说就是,对一个给定的神经元,得到它的输入,然后用这个神经元的delta(即δ)来进行缩放。用向量的形式表述就是,对于第l层,误差对于该层每一个权值(组合为矩阵)的导数是该层的输入(等于上一层的输出)与该层的灵敏度(该层每个神经元的δ组合成一个向量的形式)的叉乘。然后得到的偏导数乘以一个负学习率就是该层的神经元的权值的更新了:

公式(2)

对于bias基的更新表达式差不多。实际上,对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj。

3.2 卷积神经网络

3.2.1、Convolution Layers 卷积层

我们现在关注网络中卷积层的BP更新。在一个卷积层,上一层的特征maps被一个可学习的卷积核进行卷积,然后通过一个激活函数,就可以得到输出特征map。每一个输出map可能是组合卷积多个输入maps的值:

这里M j表示选择的输入maps的集合,那么到底选择哪些输入maps呢?有选择一对的或者三个的。但下面我们会讨论如何去自动选择需要组合的特征maps。每一个输出map会给一个额外的偏置b,但是对于一个特定的输出map,卷积每个输入maps的卷积核是不一样的。也就是说,如果输出特征map j和输出特征map k都是从输入map i中卷积求和得到,那么对应的卷积核是不一样的。Computing the Gradients梯度计算

我们假定每个卷积层l都会接一个下采样层l+1 。对于BP来说,根据上文我们知道,要想求得层l的每个神经元对应的权值的权值更新,就需要先求层l的每一个神经节点的灵敏度δ(也就是权值更新的公式(2))。为了求这个灵敏度我们就需要先对下一层的节点(连接到当前层l的感兴趣节点的第l+1层的节点)的灵敏度求和(得到δl+1),然后乘以这些连接对应的权值(连接第l层感兴趣节点和第l+1层节点的权值)W。再乘以当前层l的该神经元节点的输入u的激活函数f的导数值(也就是那个灵敏度反向传播的公式(1)的δl的求解),这样就可以得到当前层l每个神经节点对应的灵敏度δl了。

然而,因为下采样的存在,采样层的一个像素(神经元节点)对应的灵敏度δ对应于卷积层(上一层)的输出map的一块像素(采样窗口大小)。因此,层l中的一个map的每个节点只与l+1层中

相应map的一个节点连接。

为了有效计算层l的灵敏度,我们需要上采样upsample 这个下采样downsample层对应的灵敏度map(特征map中每个像素对应一个灵敏度,所以也组成一个map),这样才使得这个灵敏度map 大小与卷积层的map大小一致,然后再将层l的map的激活值的偏导数与从第l+1层的上采样得到的灵敏度map逐元素相乘(也就是公式(1))。

在下采样层map的权值都取一个相同值β,而且是一个常数。所以我们只需要将上一个步骤得到的结果乘以一个β就可以完成第l层灵敏度δ的计算。

我们可以对卷积层中每一个特征map j重复相同的计算过程。但很明显需要匹配相应的子采样层的map(参考公式(1)):

up(.)表示一个上采样操作。如果下采样的采样因子是n的话,它简单的将每个像素水平和垂直方向上拷贝n次。这样就可以恢复原来的大小了。实际上,这个函数可以用Kronecker乘积来实现:

好,到这里,对于一个给定的map,我们就可以计算得到其灵敏度map了。然后我们就可以通过简单的对层l中的灵敏度map中所有节点进行求和快速的计算bias基的梯度了:

公式(3)

最后,对卷积核的权值的梯度就可以用BP算法来计算了(公式(2))。另外,很多连接的权值是共享的,因此,对于一个给定的权值,我们需要对所有与该权值有联系(权值共享的连接)的连接对该点求梯度,然后对这些梯度进行求和,就像上面对bias基的梯度计算一样:

这里,是中的在卷积的时候与逐元素相乘的patch,输出卷积map 的(u, v)位置的值是由上一层的(u, v)位置的patch与卷积核k_ij逐元素相乘的结果。

咋一看,好像我们需要煞费苦心地记住输出map(和对应的灵敏度map)每个像素对应于输入map的哪个patch。但实际上,在Matlab中,可以通过一个代码就实现。对于上面的公式,可以用Matlab的卷积函数来实现:

我们先对delta灵敏度map进行旋转,这样就可以进行互相关计算,而不是卷积(在卷积的数学定义中,特征矩阵(卷积核)在传递给conv2时需要先翻转(flipped)一下。也就是颠倒下特征矩阵的行和列)。然后把输出反旋转回来,这样我们在前向传播进行卷积的时候,卷积核才是我们想要的方向。

3.2.2、Sub-sampling Layers 子采样层

对于子采样层来说,有N个输入maps,就有N个输出maps,只是每个输出map都变小了。

down(.)表示一个下采样函数。典型的操作一般是对输入图像的不同nxn的块的所有像素进行求和。这样输出图像在两个维度上都缩小了n倍。每个输出map都对应一个属于自己的乘性偏置β和一个加性偏置b。

Computing the Gradients 梯度计算

这里最困难的是计算灵敏度map。一旦我们得到这个了,那我们唯一需要更新的偏置参数β和b就可以轻而易举了(公式(3))。如果下一个卷积层与这个子采样层是全连接的,那么就可以通过BP来计算子采样层的灵敏度maps。

我们需要计算卷积核的梯度,所以我们必须找到输入map中哪个patch对应输出map的哪个像素。这里,就是必须找到当前层的灵敏度map中哪个patch对应与下一层的灵敏度map的给定像素,这样才可以利用公式(1)那样的δ递推,也就是灵敏度反向传播回来。另外,需要乘以输入patch 与输出像素之间连接的权值,这个权值实际上就是卷积核的权值(已旋转的)。

在这之前,我们需要先将核旋转一下,让卷积函数可以实施互相关计算。另外,我们需要对卷积边界进行处理,但在Matlab里面,就比较容易处理。Matlab中全卷积会对缺少的输入像素补0 。

到这里,我们就可以对b和β计算梯度了。首先,加性基b的计算和上面卷积层的一样,对灵敏度map中所有元素加起来就可以了:

而对于乘性偏置β,因为涉及到了在前向传播过程中下采样map的计算,所以我们最好在前向的过程中保存好这些maps,这样在反向的计算中就不用重新计算了。我们定义:

这样,对β的梯度就可以用下面的方式计算:

3.2.3、Learning Combinations of Feature Maps 学习特征map的组合

大部分时候,通过卷积多个输入maps,然后再对这些卷积值求和得到一个输出map,这样的效果往往是比较好的。在一些文献中,一般是人工选择哪些输入maps去组合得到一个输出map。但我们这里尝试去让CNN在训练的过程中学习这些组合,也就是让网络自己学习挑选哪些输入maps来计算得到输出map才是最好的。我们用αij表示在得到第j个输出map的其中第i个输入map的权

值或者贡献。这样,第j个输出map可以表示为:

需要满足约束:

这些对变量αij的约束可以通过将变量αij表示为一个组无约束的隐含权值c ij的softmax函数来加强。(因为softmax的因变量是自变量的指数函数,他们的变化率会不同)。

因为对于一个固定的j来说,每组权值c ij都是和其他组的权值独立的,所以为了方面描述,我们把下标j去掉,只考虑一个map的更新,其他map的更新是一样的过程,只是map的索引j不同而已。

Softmax函数的导数表示为:

这里的δ是Kronecker delta。对于误差对于第l层变量αi的导数为:

最后就可以通过链式规则去求得代价函数关于权值c i的偏导数了:

基于深度卷积神经网络的图像分类

SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目:基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业:控制科学与工程

基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要:卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果,但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能,本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析,并通过大量的对比实验,得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验,本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络,并结合Batch Normalization、dropout等方法,在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度,有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词:卷积神经网络,图像分类,Batch Normalization,Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout

卷积神经网络CNN原理、改进及应用

一、简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效的识别方法。 1962年,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络[1](Convolutional Neural Networks-简称CNN)7863。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。 Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换,为解决模式识别问题,提出的新识别机(Neocognitron)是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。他指出,当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时,能够实现平移不变性1296。随着1986年BP算法以及T-C问题[3](即权值共享和池化)9508的提出,LeCun和其合作者遵循这一想法,使用误差梯度(the error gradient)设计和训练卷积神经网络,在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。在1998年,他们建立了一个多层人工神经网络,被称为LeNet-5[5],用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。类似于一般的神经网络,LeNet-5有多层,利用BP算法来训练参数。它可以获得原始图像的有效表示,使得直接从原始像素(几乎不经过预处理)中识别视觉模式成为可能。然而,由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏,使得LeNet-5在面对更复杂的问题时,如大规模图像和视频分类,不能表现出良好的性能。 因此,在接下来近十年的时间里,卷积神经网络的相关研究趋于停滞,原因有两个:一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大,当时的硬件计算能力完全不可能实现;二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。直到2006年,Hinton终于一鸣惊人,在《科学》上发表文章,使得CNN再度觉醒,并取得长足发展。随后,更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中,值得注意的是Krizhevsky等人提出的一个经典的CNN架构,相对于图像分类任务之前的方法,在性能方面表现出了显著的改善2674。他们方法的整体架构,即AlexNet[9](也叫ImageNet),与LeNet-5相似,但具有更深的结构。它包括8个学习层(5个卷积与池化层和3个全连接层),前边的几层划分到2个GPU上,(和ImageNet是同一个)并且它在卷积层使用ReLU作为非线性激活函数,在全连接层使用Dropout减少过拟合。该深度网络在ImageNet 大赛上夺冠,进一步掀起了CNN学习热潮。 一般地,CNN包括两种基本的计算,其一为特征提取,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来;其二是特征映射,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性。此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数。这两种操作形成了CNN的卷积层。此外,卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层,即池化层,这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型,将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中,然后进行自动训练,这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来,那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单,但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构,而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型,并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛,最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下: 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析;然后过渡到卷积神经网络的相关理论,对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述;最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元,单个神经元的模型结构如下图所示。

其中,b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = x x x x x e e e e z z f e z z f - - - + - = = + = = ) tanh( ) ( 1 1 ) ( ) (σ 卷积神经网路的基本结构

简单的池化过程: 2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明,并对人脸数据进行预处理,包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。

(完整版)卷积神经网络CNN原理、改进及应用

卷积神经网络(CNN) 一、简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效的识别方法。 1962年,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络[1](Convolutional Neural Networks-简称CNN)7863。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。 Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换,为解决模式识别问题,提出的新识别机(Neocognitron)是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。他指出,当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时,能够实现平移不变性1296。随着1986年BP算法以及T-C问题[3](即权值共享和池化)9508的提出,LeCun和其合作者遵循这一想法,使用误差梯度(the error gradient)设计和训练卷积神经网络,在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。在1998年,他们建立了一个多层人工神经网络,被称为LeNet-5[5],用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网

络模型3579。类似于一般的神经网络,LeNet-5有多层,利用BP算法来训练参数。它可以获得原始图像的有效表示,使得直接从原始像素(几乎不经过预处理)中识别视觉模式成为可能。然而,由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏,使得LeNet-5在面对更复杂的问题时,如大规模图像和视频分类,不能表现出良好的性能。 因此,在接下来近十年的时间里,卷积神经网络的相关研究趋于停滞,原因有两个:一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大,当时的硬件计算能力完全不可能实现;二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。直到2006年,Hinton终于一鸣惊人,在《科学》上发表文章,使得CNN再度觉醒,并取得长足发展。随后,更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中,值得注意的是Krizhevsky等人提出的一个经典的CNN架构,相对于图像分类任务之前的方法,在性能方面表现出了显著的改善2674。他们方法的整体架构,即AlexNet[9](也叫ImageNet),与LeNet-5相似,但具有更深的结构。它包括8个学习层(5个卷积与池化层和3个全连接层),前边的几层划分到2个GPU上,(和ImageNet 是同一个)并且它在卷积层使用ReLU作为非线性激活函数,在全连接层使用Dropout减少过拟合。该深度网络在ImageNet大赛上夺冠,进一步掀起了CNN学习热潮。 一般地,CNN包括两种基本的计算,其一为特征提取,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该

基于深度卷积神经网络的图像分类

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基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要:卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果,但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较年夜的影响。为改良卷积网络的图像分类性能,本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论阐发,并通过年夜量的比较实验,得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论阐发及比较实验,本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络,并结合Batch Normalization、dropout等办法,在CIFAR10数据集上取得了88.1%的分类精度,有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词:卷积神经网络,图像分类,Batch Normalization,Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout 目录 基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究- 1 - 1引言-2- 2卷积神经网络的模型阐发-3- 2.1网络基本拓扑结构- 3 - 2.2卷积和池化- 4 - 2.3激活函数- 5 - 2.4 Softmax分类器与价格函数- 6 - 2.5学习算法- 7 - 2.6 Dropout- 9 - 2.7 Batch Normalization- 10 - 3模型设计与实验阐发-10- 3.1 CIFAR10数据集- 10 - 3.2 模型设计- 11 -

一文读懂卷积神经网络

一文读懂卷积神经网络 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、 cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。正文之前,先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识,总以为它们能解决很多问题,学习了之后,才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似,仍然可以把它当做一个分类器,仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。 第二点,Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达,从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征,可以进行进一步的相似度比较等。 第三点,Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据,这一点原因在于每个DL都有众多的参数,少量数据无法将参数训练充分。 接下来话不多说,直接奔入主题开始CNN之旅。 卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后,更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中,具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”,该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。 一般地,CNN的基本结构包括两层,其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来;其二是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性。此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个

一文读懂卷积神经网络CNN

一文读懂卷积神经网络CNN ★据说阿尔法狗战胜李世乭靠的是卷积神经网络算法,所以小编找到了一篇介绍该算法的文章,大家可以看一看。★ 自去年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益。正文之前,先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点,在学习Deep learning 和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识,总以为它们能解决很多问题,学习了之后,才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似,仍然可以把它当做一个分类器,仍然可以像使用一个黑盒子那样使用它。第二点,Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达,从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征,可以进行进一步的相似度比较等。第三点,Deep Learning算法能够有效的关键其实是大规模的数据,这一点原因在于每个DL都有众多的参数,少量数据无法将参数训练充分。接下来话不多说,直接奔入主题开始

CNN之旅。卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代,Hubel 和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网 络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在,CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一,特别是在模式分类领域,由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理,可以直接输入原始图像,因而得到了更为广泛的应用。K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后,更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中,具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”,该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。一般地,CNN的基本结构包括两层,其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来;其二是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid 函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性。此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少

基于深度卷积神经网络的目标检测

第35卷 第8期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.8 2019年8月 Journal of Fujian Computer Aug. 2019 ——————————————— 程胜月,男,1995生,硕士研究生,研究方向为深度学习。E-mail:2968365693@https://www.doczj.com/doc/fc8123589.html, 。张德贤,男,1961生,博士,研究方向为模式识别、人工智能信息处理。 基于深度卷积神经网络的目标检测 程胜月 张德贤 (河南工业大学信息科学与工程学院 郑州 450001) 摘 要 目标检测是计算机视觉领域中最基本、最具挑战性的课题之一,由于传统检测方法已经不能满足其在精度和速度上需求,深度学习利用其对图像特征强大地分析处理能力,逐渐成为目标检测的主流方向。本文首先对主流卷积神经网络框架进行简述,其次对目标检测中的几种重要的方法具体分析,最后对未来可能的发展方向进行讨论。 关键词 目标检测;卷积神经网络;RCNN ;YOLO ;SSD 中图法分类号 TP183 DOI:10.16707/https://www.doczj.com/doc/fc8123589.html,ki.fjpc.2019.08.009 Target Detection Based on Deep Convolutional Neural Networks CHENG Shengyue, ZHANG Dexian (School of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou,China, 450001) 1引言 目标检测作为计算机视觉的基本问题之一,是 许多其他计算机视觉任务的基础,如实例分割、图像处理、对象跟踪等[1]。目前,目标检测已广泛应用于无人驾驶、安防监管、视频分析等领域。 传统目标检测方法包含预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类、后处理等步骤。而卷积神经网络本身具有特征提取、特征选择和特征分类的功能,所以在现在计算能力充足的情况下得到充分发展。 2主流深度卷积网络的发展 1998年Yann LeCun 提出的LeNet-5网络是首次成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。但是由于当时计算能力不足,未能受到重视。直到2012年AlexNet 在ImageNet 图像分类任务竞赛中获得冠军,目标检测才迎来深度卷积神经网络的时代。 2.1 AlexNet AlexNet 由5个卷积层和3个全连接层组成,使用数据增广和Dropout 防止过拟合,并且提出了 局部响应归一化来提高模型的泛化能力。 2.2 VGGNet VGGNet 获得了2014年ILSVRC 比赛的亚军和目标定位的冠军。到目前为止,VGGNet 依然被广泛使用来提取图像的特征。VGGNet 主要是证明了增加网络的深度可以提高最终的性能。 2.3 GoogleNet GoogleNet 分析得出增加网络的深度和宽度可以提升性能,但同时不可避免的增加参数,造成过拟合和计算量过大。因此提出Inception 结构将稀疏矩阵聚类成相对稠密的子空间矩阵提高计算性能。 2.2 ResNet ResNet 指出随着卷积神经网络深度的增加,却出现梯度消失现象造成准确率的下降。ResNet 通过恒等映射解决深层网络梯度消失问题,大幅度提升深度卷积网络的性能。 3目标检测算法 手工设计特征的目标检测方法在2010年左右

卷积神经网络

卷积神经网络 摘要:卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法,它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始,详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例,简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用,并给出了设计思路和网络结构。 关键字:模型;结构;训练算法;人脸检测;形状识别 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点,它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显,使图像可以直接作为网络的输入,避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 1 卷积神经网络的发展历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野(receptive field)的概念,1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络,也是感受野概念在人工神经网络领域的首次应用。神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式(特征),然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理,它试图将视觉系统模型化,使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候,也能完成识别。神经认知机能够利用位移恒定能力从激励模式中学习,并且可识别这些模式的变化形,在其后的应用研究中,Fukushima将神经认知机主要用于手写数字的识别。随后,国内外的研究人员提出多种卷积神经网络形式,在邮政编码识别和人脸识别方面得到了大规模的应用。 通常神经认知机包含两类神经元,即承担特征抽取的S-元和抗变形的C-元。S-元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者则控制对特征子模式的反应程度。许多学者一直致力于提高神经认知机的性能的研究:在传统的神经认知机中,每个S-元的感光区中由C-元带来的视觉模糊量呈正态分布。如果感光区的边缘所产生的模糊效果要比中央来得大,S-元将会接受这种非正态模糊所导致的更大的变形容忍性。我们希望得到的是,训练模式与变形刺激模式在感受野的边缘与其中心所产生的效果之间的差异变得越来越大。为了有效地形成这种非正态模糊,Fukushima提出了带双C-元层的改进型神经认知机。 Trotin 等人提出了动态构造神经认知机并自动降低闭值的方法[1],初始态的神经认知机各层的神经元数目设为零,然后会对于给定的应用找到合适的网络规模。在构造网络过程中,利用一个反馈信号来预测降低阈值的效果,再基于这种预测来调节阈值。他们指出这种自动阈值调节后的识别率与手工设置阈值的识别率相若,然而,上述反馈信号的具体机制并未给出,并且在他们后来的研究中承认这种自动阈值调节是很困难的【8】。 Hildebrandt将神经认知机看作是一种线性相关分类器,也通过修改阈值以使神经认知机成为最优的分类器。Lovell应用Hildebrandt的训练方法却没有成功。对此,Hildebrandt 解释的是,该方法只能应用于输出层,而不能应用于网络的每一层。事实上,Hildebrandt 没有考虑信息在网络传播中会逐层丢失。 Van Ooyen和Niehuis为提高神经认知机的区别能力引入了一个新的参数。事实上,该参数作为一种抑制信号,抑制了神经元对重复激励特征的激励。多数神经网络在权值中记忆训练信息。根据Hebb学习规则,某种特征训练的次数越多,在以后的识别过程中就越容易

卷积神经网络n代码解析

deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoEncoder(堆栈SAE,卷积CAE)的作者是Rasmus Berg Palm)代码下载:rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN部分。 DeepLearnToolbox-master中CNN内的函数: 调用关系为: 该模型使用了mnist的数字作为训练样本,作为cnn的一个使用样例, 每个样本特征为一个28*28=的向量。 网络结构为: 让我们来看看各个函数: 一、Test_example_CNN: (1) 三、 (2) 四、 (2) 五、 (2) 五、 (2) 六、 (3) 一、Test_example_CNN: Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格,如卷积、降采样层的数量,卷积核的大小、降采样的降幅 2cnnsetup函数初始化卷积核、偏置等

3cnntrain函数训练cnn,把训练数据分成batch,然后调用 cnnff完成训练的前向过程, cnnbp计算并传递神经网络的error,并计算梯度(权重的修改量) cnnapplygrads把计算出来的梯度加到原始模型上去 4cnntest函数,测试当前模型的准确率 该模型采用的数据为, 含有70000个手写数字样本其中60000作为训练样本,10000作为测试样本。 把数据转成相应的格式,并归一化。 设置网络结构及训练参数 初始化网络,对数据进行批训练,验证模型准确率 绘制均方误差曲线 二、 该函数你用于初始化CNN的参数。 设置各层的mapsize大小, 初始化卷积层的卷积核、bias 尾部单层感知机的参数设置 * bias统一设置为0 权重设置为:-1~1之间的随机数/sqrt(6/(输入神经元数量+输出神经元数量))

卷积神经网络全面解析之算法实现

卷积神经网络全面解析之算法实现 前言 从理解卷积神经到实现它,前后花了一个月时间,现在也还有一些地方没有理解透彻,CNN还是有一定难度的,不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了,主要还是靠自己去专研,阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错,但是还有一些bug,因为最近比较忙,先把之前做的总结一下,以后再继续优化。 卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法,在很多应用上表现出卓越的效果,[1]中对比多重算法在文档字符识别的效果,结论是CNN优于其他所有的算法。CNN 在手写体识别取得最好的效果,[2]将CNN应用在基于人脸的性别识别,效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别,效果还算不错,接近98%,但在汉字识别上表现不佳,于是想试试卷积神经网络。 1、CNN的整体网络结构 卷积神经网络是在BP神经网络的改进,与BP类似,都采用了前向传播计算输出值,反向传播调整权重和偏置;CNN与标准的BP最大的不同是:CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接,而是部分连接,也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元,而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构: ?局部区域感知 ?权重共享 ?空间或时间上的采样 局部区域感知能够发现数据的一些局部特征,比如图片上的一个角,一段弧,这些基本特征是构成动物视觉的基础[3];而BP中,所有的像素点是一堆混乱的点,相互之间的关系没有被挖掘。 CNN中每一层的由多个map组成,每个map由多个神经单元组成,同一个map的所有神经单元共用一个卷积核(即权重),卷积核往往代表一个特征,比如某个卷积和代表一段弧,那么把这个卷积核在整个图片上滚一下,卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重,我们并不需要单独去计算一个卷积,而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时,这个操作与卷积类似,因此我们称为卷积神经网络,实际上,BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络,只是这个卷积核就是某层的所有权重,即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数,使得训练出来的模型的泛华能力更强。 采样的目的主要是混淆特征的具体位置,因为某个特征找出来后,它的具体位置已经不重要了,我们只需要这个特征与其他的相对位置,比如一个“8”,当我们得到了上面一个"o"时,我们不需要知道它在图像的具体位置,只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了,因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它,这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。 CNN的这三个特点是其对输入数据在空间(主要针对图像数据)上和时间(主要针对时间序列数据,参考TDNN)上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究定稿版

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型,将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中,然后进行自动训练,这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来,那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单,但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构,而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型,并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛,最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下: 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析;然后过渡到卷积神经网络的相关理论,对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述;最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元,单个神经元的模型结构如下图所示。 其中, b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = 卷积神经网路的基本结构简单的池化过程:

2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明,并对人脸数据进行预处理,包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。 TensorFlow的系统架构如下图所示 TensorFlow的编程模式 系统本地模式和分布式模式示意图 3.提出了基于改进的MyVGGNet和MySqueezeNet网络的人脸识别。首先分析了模型VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构及相关参数,然后本文提出将原VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构和参数进行优化,并在每个卷积层和激励层之间添加批归一化层,在VGGNet-16网络末尾用1个1 * 1的卷积层代替三个全连接层,还增加全局平均池化层,得到新的MyVGGNet和MySqueezeNet模型,最后在LFW数据集上分别获得9 4.3%和9 5.1%的准确率。 VGGNet-16 网络结构框图 MyVGGNet 网络框图 MyVGGNet网络训练时LFW测试集的准确率走势图 MyVGGNet网络在LFW上的ROC曲线图 4.提出了基于二叉树型融合网络BTreeFuseNet_v1和BTreeFuseNet_v2的人脸识别。首先对深度神经网络的优化问题和融合原理作了分析;然后结合残差学习,融入分支并行、融合和级联三种结构,采用ReLU函数、BN层、Dropout层、哈维尔方法和截断高斯函数初始化方法、Adam优化器等技巧,构建了两个层次深度为22和19的网络模型

深度神经网络全面概述

深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日,由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理:教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文,从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长,机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前,包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks,DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度,但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此,那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量,同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署 DNN 的关键。 论文地址: 本文旨在提供一个关于实现 DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地,本文还给出了一个 DNN 综述——讨论了支持 DNN 的多种平台和架构,并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势,这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低 DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手 DNN 设计的开发资源做一个总结,并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的 DNN 硬件设计,还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念:理解 DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的 DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同 DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础 [1]。由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用,使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4]、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。在这许多领域中,DNN 能够超越人类的准确率。而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征,在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而 DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是 GPU),已经成为许多 DNN 处理的砥柱,但提供对 DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对 DNN、理解 DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下: Section II 给出了 DNN 为什么很重要的背景、历史和应用。 Section III 给出了 DNN 基础组件的概述,还有目前流行使用的 DNN 模型。 Section IV 描述了 DNN 研发所能用到的各种资源。 Section V 描述了处理 DNN 用到的各种硬件平台,以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生 bit-wise identical 结果)。 Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing),从而解决 DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。 Section VII 描述了各种用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化,同时最小化对准确率的影响。 Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。

卷积神经网络全面解析之代码注释

卷积神经网络全面解析之代码注释 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样。所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察。更好的还可以放到博客上面与大家交流。因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流. 下面是自己对代码的注释: cnnexamples.m [plain]view plain copy 1.clear all; close all; clc; 2.addpath('../data'); 3.addpath('../util'); 4.load mnist_uint8; 5. 6.train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255; 7.test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255; 8.train_y = double(train_y'); 9.test_y = double(test_y'); 10. 11.%% ex1 12.%will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. 13.%With 100 epochs you'll get around 1.2% error 14. 15.c https://www.doczj.com/doc/fc8123589.html,yers = { 16. struct('type', 'i') %input layer 17. struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convol ution layer 18. struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer

卷积神经网络全面解析之代码详细讲解

卷积神经网络全面解析之代码详解 本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Convolutional Neural Networks (LeNet)。 一、CNN卷积神经网络原理简介 要讲明白卷积神经网络,估计得长篇大论,网上有很多博文已经写得很好了,所以本文就不重复了,如果你了解CNN,那可以往下看,本文主要是详细地解读CNN的实现代码。 CNN的最大特点就是稀疏连接(局部感受)和权值共享,如下面两图所示,左为稀疏连接,右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数,减少计算复杂度。 至于CNN的结构,以经典的LeNet5来说明:

这个图真是无处不在,一谈CNN,必说LeNet5,这图来自于这篇论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,论文很长,第7页那里开始讲LeNet5这个结构,建议看看那部分。 我这里简单说一下,LeNet5这张图从左到右,先是input,这是输入层,即输入的图片。input-layer到C1这部分就是一个卷积层(convolution 运算),C1到S2是一个子采样层(pooling运算),关于卷积和子采样的具体过程可以参考下图: 然后,S2到C3又是卷积,C3到S4又是子采样,可以发现,卷积和子采样都是成对出现的,卷积后面一般跟着子采样。S4到C5之间是全连接的,这就相当于一个MLP的隐含层了(如果你不清楚MLP,参考《DeepLearning tutorial(3)MLP多层感知机原理简介+代码详解》)。C5到F6同样是全连接,也是相当于一个MLP的隐含层。最后从F6到输出output,其实就是一个分类器,这一层就叫分类层。 ok,CNN的基本结构大概就是这样,由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这些基本“构件”组成,一般根据具体的应用或者

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