基于卷积神经网络的物体识别研究与实现(论文笔记)

2018-02-27 lecea paper大讲堂 Research and Implementation of Object Detection Based On Convolutional Neural Networks摘要物体识别是计算机视觉中的一个研究方向,也是当前比较热门的研究领域。在人们的需求不断增长的今天,物体识别在安全、科技、经济方面正在起着举足轻重的作用,安防领域和交通监管部门

MXNet官方文档教程(2):基于卷积神经网络的手写数字识别示例

原本打算开始翻译计算图的部分,结果上一篇刚发完,MXNet就升级了教程文档(伤不起啊),更新了上一篇中手写数字识别示例的详细教程。那这一篇就与时俱进,来将刚更新的这篇教程翻译过来把。由于目前图片无法上传到博客中,相关图片可在原网站查看:。本教程引导你完成一个有关计算机视觉分类的应用示例:使用人工神经网络识别手写数字 加载数据我们首先需要获取MNIST 数据,该数据集是手写数字识别常用的数据集。数据

【MXNet官方教程3】Symbol -神经网络图和自动区分

在上一篇教程里,我们介绍了NDArray,MXNet的基本数据操作结构。仅通过NDArray,我们可以计算大部分数学运算。实际上,仅通过NDArray,我们可以定义且训练一个完整的神经网络。NDArray可以在任何前端语言上执行高效的指令式科学计算,所以你可能会疑惑:为什么我们不直接使用NDArray呢?MXNet提供了Symbol API,一个用于符号编程的接口。所谓符号编程,相比于传统的一步步

MXNet官方文档教程(6):神经网络图

符号教程除了张量计算接口NDArray,MXNet中另一个主要的对象就是Symbol,位于mxnet.symbol(缩写mxnet.sym)中。一个符号代表一个多输出的符号表达式。他们由运算符复合而成,例如简单的矩阵运算(如“+”),或者一个神经网络层(如卷积层)。一个操作符可以获得多个输入变量,并提供至少一个输出变量,并拥有内部变量。一个变量可以是空的(我们可以在之后为其赋值),也可以是一个其他

MXNet官方文档中文版教程(3):神经网络图(Symbol)

文档英文原版参见Symbol - Neural network graphs and auto-differentiation在前面的教程中,我们介绍了NDArray,MXNet中操作数据的基本数据结构。仅仅使用NDArray本身,我们就可以执行很多数学操作。实际上,我们也可以使用NDArray定义和更新一整个神经网络。NDArray支持命令式编程(用于科学计算),充分利用任何前端语言的本机控制。

见过最好的神经网络CNN解释

这篇文章原地址为An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks,卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。什么是卷积神经网络?为什么它们很重要?卷积神经网络(ConvNets 或者 CNNs)属于神经网络的范畴,已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号,从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力

【长文详解】卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型的理论与实践

目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。 LeNet-5LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五

卷积神经网络常见架构AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet和ResNet模型

目前的常见的卷积网络结构有AlexNet、ZF Net、VGGNet、Inception、ResNet等等,接下来我们对这些架构一一详解。LeNet-5LeNet-5模型诞生于1998年,是Yann LeCun教授在论文Gradient-based learning applied to document recognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络,麻雀虽小五脏

CNN卷积神经网络中的AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet对比

文章转载自:我爱机器学习的博客园 http://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.htmlCNN的发展史       上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时

经典卷积神经网络的学习(一)—— AlexNet

AlexNet 为卷积神经网络和深度学习正名,以绝对优势拿下 ILSVRC 2012 年冠军,引起了学术界的极大关注,掀起了深度学习研究的热潮。AlexNet 在 ILSVRC 数据集上达到 16.4% 的错误率(需要设定 batch_size=1)models/alexnet_benchmark.py at master · tensorflow/models · GitHub,为一个 Alex

通俗易懂:彻底明白什么是神经网络

问题导读1.你认为神经网络最重要的用途是什么?2.什么是神经元?3.什么是反向传播算法?0. 分类神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子:垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一个机器里,机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。疾病判断:病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验,把测验结果送进一个机器里,机器需要判断这个病人是否得病,得

周志华:满足这三大条件,可以考虑不用深度神经网络

出品 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100) AI科技大本营按:4 月 15 日举办的京东人工智能创新峰会上,刚刚上任京东人工智能南京分院学术总顾问的周志华教授做了《关于深度学习一点思考》的公开分享。近年来,深度神经网络在语音、图像领域取得突出进展,以至于很多人将深度学习与深度神经网络等同视之。但周志华表示,总结 Kaggle 竞赛中的获奖结果可以发现,神经网络获胜的往往就是在图像、

VALSE 2017 | 神经网络模型压缩优化方法

​本文 首发在个人微信公众号:计算机视觉life上。近年来,深度神经网络在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功。为了完成更加复杂的信息处理任务,深度神经网络变得越来越深,也使得其计算量越来越大。然而,手机、车载等移动端应用对深度神经网络的需求越来越多,因而深度神经网络模型的压缩、加速、优化变的越来越重要。这也是本届VALSE的热点之一。深度学习算法是计算密集型和存储密集型的,这使得它难以被部署

变种神经网络的典型代表:深度残差网络

编者按:本书节选自图书《白话深度学习与TensorFlow》,本书本着“平民”起点,从“零”开始的初衷,介绍深度学习的技术与技巧,逐层铺垫,把微积分、梯度等知识重点化整为零,把学习曲线最大程度地拉平,让读者有良好的代入感和亲近感。随着人们对于神经网络技术的不断研究和尝试,每年都会诞生很多新的网络结构或模型。这些模型大都有着经典神经网络的特点,但是又会有所变化。你说它们是杂交也好,是变种也罢,总之对

一小时神经网络从入门到精通(放弃)

http://blog.itpub.net/31077337/viewspace-2156393/  本文主要是学习BP神经网络的一个总结,其本身也是机器学习中比较基础、适合入门的模型。  目前本人对于机器学习也还只是入门状态,对于很多名词仍然是一知半解(感觉机器学习中的很多术语本身也是模棱两可的),对于很多公式也是不求甚解,因此这篇文章是尝试用自己的语言和理解来复述所学习到的知识,如果有错误之处

一文看懂25个神经网络模型

1. 引言在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工神经网络,想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些?),就已经让人招架不住了。因此,这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络,也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特,当我在画它们的节点图时……其中潜

在mnist数据集上训练神经网络(非CNN)

前言: 接触机器学习和深度学习以来,第一篇博客。本想系统性的写几篇,但限于加班较多,晚上学习,留给写博客的时间不多了,本篇总结是markdown格式的,恰巧现在CSDN博客支持markdown格式的博客了,作为第一篇吧,后续慢慢来。 任务:使用tensorflow,构造并训练一个神经网络,在mnist数据集上训练神经网络,在测试集上达到超过98%的准确率。要点提示:在完成的过程中,综合运用目前学到

神经网络实现手写数字识别(MNIST)

一、缘起原本想沿着 传统递归算法实现迷宫游戏 ——> 遗传算法实现迷宫游戏 ——> 神经网络实现迷宫游戏的思路,在本篇当中也写如何使用神经网络实现迷宫的,但是研究了一下, 感觉有些麻烦不太好弄,所以就选择了比较常见的方式,实现手写数字识别(所谓的MNIST)。二、人工神经网络简介从小至蚂蚁(没有查到具体数目,有的说蚂蚁大脑有25万个神经细胞,也有说是50万个),大至大象,蓝鲸等动物,大

3用于MNIST的卷积神经网络-3.10为非线性全连接层添加正则化损失

为非线性全连接层的输出添加DropOut正则化keep_prob是一个0到1之间的概率值。keep_prob越大,就代表随机失活(使其输出为0)的神经元越少,正则化强度越弱;keep_prob越小,就代表随机失活的神经元越多,正则化强度越高。 #-*- coding:utf-8 -*-#实现简单卷积神经网络对MNIST数据集进行分类:conv2d + activation + pool + fci

神经网络1.训练和测试(train&test)以及相关关系解释--神经网络开篇

写在前面的话:本人是留韩学生一枚,2016年9月开始硕士课程学习计算机生物识别和生物安全领域主要研究方向是深度学习(机器学习)。希望自己可以坚持写博客,既是对知识的巩固,也是希望和更多的朋友一起学习交流。我最喜欢的一句话就是不积跬步无以至千里,学习尤其需要这句话。望各君共勉之。我的联系方式在个人资料处有公开,如果有指教或者交流可以联系我(电话为韩国号码),用户名的QQ并非本人QQ,是系统自动分配的