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没有懂卷积神经收集?别怕,看完那几张萌图您便大白了!

本文作者:FUTUREAI 2019-06-03 16:00
导语:没有懂卷积神经收集?别怕,看完那几张萌图您便大白了! 那篇文章用最简明易懂的方法注释了卷积神经收集(CNN)的根本本理,并绕开了内里的数教实际。 做者:佚名滥觞: 机械进修

没有懂卷积神经收集?别怕,看完那几张萌图您便大白了!

那篇文章用最简明易懂的方法注释了卷积神经收集(CNN)的根本本理,并绕开了内里的数教实际。

做者:佚名滥觞:机械进修算法取天然言语处置|2019-05-17 15:48

那篇文章用最简明易懂的方法注释了卷积神经收集(CNN)的根本本理,并绕开了内里的数教实际。

同时,假如念对重新开端构建CNN收集之类的成绩感爱好,做者保举来读《 Artificial Intelligence for Humans Volume 3: Deep Learning and Neural Networks》中第10章节的内容。

没有多道了,开端CNN之旅

收集构造

CNN的模子凡是成立正在前馈神经收集模子之上,它的构造您也该当没有生疏。分歧 是的, 躲藏层 将被以下那些层代替:

卷积层(Convolutional Layers) 池化层(Pooling Layers)

齐毗连层(浓密层,Dense Layers)

构造相似下图:


卷积

正在此阶段,输进图象被一个grid扫描,并做为输进通报到收集。以后,那个收集将一层卷积层使用于输进的图象,将它朋分成包罗3张图象的三维坐圆体构造。那3三张图象个框架别离显现 本图的白色、绿色战蓝色疑息。

随后,它将卷积滤波器(也称神经元)使用到图象中,战用PhotoShop中的滤镜凸起某些特性类似。比方正在动绘片《Doc And Mharti》中,用罗伯茨穿插边沿加强滤波器处置过的结果以下图所示:


处置后

能够设想,具有100多个分歧 滤波器的神经收集挑选庞大特性的才能有多壮大,那将年夜年夜助力它辨认理想天下中事物。一旦神经收集曾经将卷积滤波器使用到图象中,我们便能获得特性/激活图。

特性图谱会被指定地区内的特定神经元激活,好比我们将边沿检测滤波器增加到上面左图中,则它的激活图如左图所示:


那些面代表0的止(表白那些地区能够是边沿)。正在两维数组中, 30 的值表白图象地区存正在边沿的能够性很下。

激活层

当我们有了激活图,便能正在此中让激活函数大显神通了,我们用研讨职员的尾选函数 ReLU激活函数(改正线性单位)举个例子。但是,一些研讨职员仍旧以为用Sigmoid函数或单直切线能获得供给最好的锻炼成果,但我没有那么以为。

利用激活层是正在体系中引进非线性,那样能够进步输进战输出的普通性。ReLU(x)函数只返回max(0、x)或简朴天返回激活图中的背权值。

池化层

以后的最好做法凡是是正在特性图中使用最年夜池化(或任何其他范例的池)。使用最年夜池化层的本理是扫描小型grid中的图象,用一个包罗给定grid中最下值的单个单位交换每一个grid:


那样做的主要本果之一是,一旦我们晓得给定特性正在一个给定的输进地区,我们能够疏忽特性确实切地位将数据遍及化,削减过拟开。举个例子,即便锻炼粗度到达99%,但拿到出睹过的新数据上测试时,它的准确度也只要50%。

输出层

最年夜池化层后我们讲讲剩下的另外一个激活图,那是通报给齐毗连收集的一部门疑息。它包罗一个齐毗连层,将上一层中每一个神经元的输出简朴映照到齐毗连层的一个神经元上,并将softmax函数使用到输出中,便是战我们之条件到的ReLU函数相似的激活函数。

果为我们将用神经收集将图片分类,因而那里利用了softmax函数。softmax输出返回列表的几率供战为1,每一个几率代表给定图象属于特定输出类的几率。但厥后触及到图象猜测战建复使命时,线性激活函数的结果便比力 好了。

值得留意的是,讲到那里我们只思索了单卷积层战单池层的简朴状况,假如要真现最好粗度凡是需求它们多层堆叠。颠末每一个完好的迭代后,经由过程收集反背按照计较丧失更新权重。

【编纂保举】


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