卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Local Receptive Fields）、共享权值(Shared Weights）、池化（Pooling)。 （1）局部感受野。对于全连接式的神经网络，图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，造成大量的计算量，而卷积神经网络则是把每一个卷积核的点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数量。 （2）共享权值。在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。 卷机的原理和各种卷积的变种在之前的文章里提过。（深度学习系列（一）常见的卷积类型）
原标题：独家 |《TensorFlow实战》作者黄文坚：四大经典CNN网络技术原理
今天和大家分享一下自1998~2022年来，涌现出来的那些优秀的图像识别算法模型。
计算机视觉（Computer Vision）包含很多不同类别的问题，如图片分类、目标检测、图片风格迁移、人工图片合成等等。
DeepAction七期飞跃计划还剩4个名额，联系小编，获取你的专属算法工程师学习计划（联系小编SIGAI_NO1）
由简入繁，由繁入简。已疯…… LeNet：Gradient based learning applied to document recognition AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ZFNet：Visualizing and understanding convolutional networks VGGNet：Very deep convolutional networks for larg
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
卷积神经网络CNN Convolutional Neural Networks是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。
该结构与普通的卷积神经网络框架的结构很相似。不同点是，在隐含层，也就是倒数第二层的时候，与Convolutional layer4和Max-pooling layer3相连，鉴于卷积神经网络层数越高感受野越大的特性，这种连接方式能够既考虑局部人脸精细特征，又考虑全局的整体特征。
前言：这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始，然后逐个讲解卷积神经网络结构，代码实现和优化方向。 （以下内容来翻译自斯坦福大学课程：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/） 在卷积网络领域有几个有名字的体系结构。最常见的是： LeNet 卷积神经网络的第一批成功应用,是由 Yann LeCun 在 20 世纪 90 年代开发的。其中最着名的是用于识别邮政编码，数字等的LeNet架构。 AlexNet 首先让卷积神经网络在计算机视觉中流行的是由
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
本文将介绍一种在线网络工具，可用于可视化各种经典的卷积神经网络结构。学习Caffe的同学，一定很熟悉Netscope。它就是用来可视化Caffe的prototxt文件，那么prototxt文件又是啥呢？
CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。
本篇是神经网络体系搭建的第三篇，解决体系搭建的卷积神经网络相关问题，详见神经网络体系搭建(序) 卷积神经网络（CNN） CNN是什么 卷积神经网络是一种空间上共享参数的神经网络。 为什么会有CNN 像
深度神经网络和深度学习是很强大和流行的算法。他们的成功很大程度上在于神经网络架构的精心设计。所以我想重温过去几年深度学习的神经网络设计的历史。
图像识别是当今深度学习的主流应用，而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架，所以搞图像识别，你也得强调速度，不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构，迅速达到图像识别技术前沿。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说卷积神经网络图解_卷积神经网络分类,希望能够帮助大家进步!!!
作者 | Eugenio Culurciello 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 深度神经网络和深度学习是既强大又受欢迎的算法。这两种算法取得的成功主要归功于神经网络结构的巧妙设计。 我们来回顾一下，神经网络设计在过去几年以及在深度学习中的发展历程。 这篇文章对所有网络进行了一次更为深入的分析和比较，详情请阅读我们发表的文章： https://arxiv.org/abs/1605.07678 这是文章中的一张具有代表性的图表，如下所示： 在多种受欢迎的神经网络结构中，大部分的操作需要
AI科技评论按：本文来源 知乎，作者:YJango，AI科技评论授权转载。 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的
作者 | Eugenio Culurciello 译者 |叶俊贤 深度神经网络和深度学习算法因为在科研工作与工程任务中都取得了显著的效果从而大受欢迎。而其中取得显著成功的深度神经网络通常是由于它们成功的架构设计。因此，在这里我准备同大家分享并回顾一下最近几年神经网络架构的发展历史。 请注意，本篇博客仅仅做了一个比较简单的介绍，如果看完博客之后还想更深入地了解博客中提到的每种神经网络之间的差异，请继续阅读论文《An Analysis of Deep Neural Network Models for
LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml
作者 | YJango 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 原文 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 PS：YJango是我的网名，意思是我写的教程，并不是一种网络结构。 关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n(http://cs231n.github.io/convolutional-networks/)还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32
关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n（http://t.cn/RyhpHjM）（CS231n 2017雷锋字幕组已制作中英字幕，视频连接：http://www.mooc.ai/course/268）还要全面的教程。 所以这里对卷积神经网络的讲解主要是以不同的思考侧重展开，通过对卷积神经网络的分析，进一步理解神经网络变体中“因素共享”这一概念。 注意：该文会跟其他的现有文章有很大的不同。读该文需要有本书前些章节作为预备知识，不然会有理解障碍。没看过前面内容的朋友建议
典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。在这里以LeNet5网络来说明，下图是这个网络的结构：
作者：YJango 日本会津大学|人机交互实验室博士生 量子位 已获授权编辑发布 该文是对卷积神经网络的介绍，并假设你理解前馈神经网络。 如果不是，强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么？》这篇文章后后再来读该篇。 推荐文章链接： https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394 下面进入正题，开始我们的卷积神经网络之旅—— 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画
同样，经典的卷积神经网络通常是几个卷积层后面带一个池化层，接近输出的地方再加上全连接层，所以选择选项1和3
机器之心原创 作者：Shixin Gu 参与：Joni Chung、Xiang Chen、Nurhachu Null 最近，深度学习正随着训练过程简单化和准确化而变得越来越流行。对于旨在将研究转换为工业应用的研究者而言，这是一个至关重要的需求，例如机器人。 在本文中，作者提出了学习轻量级模型的一个非常新颖的方式，在实现精度超过 90% 的同时让训练速度快了一个数量级，让参数也少了一个数量级。作者主要使用了以下三个步骤： 1). 将预先训练好的模型适应于手头的任务中。 2). 在适应的模型中使用模型压缩技术来
从1989年LeCun提出第一个真正意义上的卷积神经网络到今天为止，它已经走过了29个年头。自2012年AlexNet网络出现之后，最近6年以来，卷积神经网络得到了急速发展，在很多问题上取得了当前最好的结果，是各种深度学习技术中用途最广泛的一种。在本文中SIGAI将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程。
六月份初开启了我神经网络相关内容的学习，眨眼间一个月过去了，是时候来总结下自己这个月的学习心得了。
下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。
池化操作通常也叫做子采样（Subsampling）或降采样（Downsampling），在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。池化操作可以降低图像维度的原因，本质上是因为图像具有一种“静态性”的属性，这个意思是说在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样有用。因此，为了描述一个大的图像，很直观的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计。例如，可以计算图像在固定区域特征上的平均值（或最大值）来代表这个区域的特征。
该文介绍了神经网络模型压缩、加速和量化三个方面的研究进展。其中，压缩技术包括模型剪枝、知识蒸馏等方法，加速技术包括硬件加速、优化算法等方法，量化技术包括量化训练、量化推理等方法。这些技术在不同程度上减小了模型的大小、提高了推理的速度、降低了训练的能耗。
两首歌曲非常应景今天分享的内容，我记得大概在1994年左右就有神经网络相关的知识了，并推动了deep learning领域的发展。 LeNet5 的架构基于这样的观点：图像的特征分布在整张图像上，以及
选自cv-tricks 机器之心编译 作者：KOUSTUBH 参与：路雪、刘晓坤 卷积神经网络对视觉识别任务很有帮助。优秀的卷积神经网络具有数百万个参数和大量隐藏层。事实上，一个错误的经验法则是：「隐藏层的数量越多，卷积神经网络越好」。流行的卷积神经网络有 AlexNet、VGG、Inception、ResNet。这些网络为什么性能如此好？它们是如何设计的呢？为什么它们的结构是现在这样？本文给出了一个简单而全面的概述。 这些问题的答案并不简单，无法全部涵盖在一篇博客中。在本文中，我将讨论这些问题。网络架构
推荐阅读时间：5min~8min 主要内容： Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（2）-- 深度卷积模型：案例研究 《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第2节笔记。 1 Why look at case studies 本周课程将主要介绍几个典型的CNN案例。通过对具体CNN模型及案例的研究，来帮助我们理解知
Inception 网络是CNN分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。
很感谢谭哥的开篇废话这四个字，让我把一些废话说出来了，是时候还给谭哥了。因为废话太多会让人感觉，没有能力净废话。
前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图像分类任务简介 为了保护和监控海洋环境及生态平衡，大自然保护协会（The Nature Conservancy）邀请Kaggle[1]社区的参赛者们开
上一期，我们一起学习了深度学习卷积神经网络中的经典网络之LeNet-5和AlexNet，
在对卷积的含义有了一定的理解之后，我们便可以对CNN在最简单的计算机视觉任务图像分类中的经典网络进行探索。CNN在近几年的发展历程中，从经典的LeNet5网络到最近号称最好的图像分类网络EfficientNet，大量学者不断的做出了努力和创新。本讲我们就来梳理经典的图像分类网络。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
这是GoogLeNet的最早版本，出现在2014年的《Going deeper with convolutions》。之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬。
AI研习社按：提起卷积神经网络你会想到什么？LeNet、AlexNet 还是ResNet？它们之间有哪些差别和特点，又经历了怎样的发展和演变？本文将针对这一话题展开讨论。原文作者杨熹，载于作者的个人博
卷积神经网络（三） ——inception网络、迁移学习 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、Inception网络 1、简介 前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际
神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
卷积神经网络CNN是深度学习中的基础知识。本文对CNN的基础原理及常见的CNN网络进行了详细解读，并介绍了Pytorch构建深度网络的流程。最后，以阿里天池零基础入门CV赛事为学习实践，对Pytorch构建CNN模型进行实现。
这是卷积神经网络学习路线的第三篇，这一篇开始盘点一下池化层的不同类型和1*1卷积的作用。
作为深度学习的基础，神经网络这个算法是必须要有深入的了解的，这里不介绍太多，简单介绍一下原理和单个神经元的结构：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
