笔者最近迷上了看纸质书和手推公式代码,以后学习内容增加后会整理成电子版。 此处为【《深度学习与TensorFlow实战》第六章 卷积神经网络】的内容。此书来源于中山大学图书馆,既然看到就不要走马观花。虽然错误率有点高,但是不太影响阅读。 总结分享【深度学习相关知识——局部感受野与卷积神经网络】...
在探索深度学习领域的过程中，局部感受野与卷积神经网络成为了核心概念。局部感受野是指在卷积操作中，感受野只关注局部输入，以此减少计算量和参数数量，提高模型的效率。卷积神经网络（CNN）正是基于这一原理，用于图像处理等任务。CNN 的每一层由一系列卷积核组成，这些卷积核在输入数据上滑动，进行局部感受...
local receptive field Shared weights spatial or temporal subsampling local receptive field 局部感受野,也叫感受视野域。 这个local receptive field 就像一个小窗户一样叫感受视野,如下图。 透过这个窗户能看到的视野就是 左边的 5 * 5 的矩形,其对应这右边这个矩...
ELM克服了这些缺点和限制,不仅训练时间急剧降低,学习的精度也非常高。 基于局部感受野的极速学习机( Local Receptive Fields Based Extreme Learning Machine。ELM-LRF )和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks。CNNs)在局部连接上类似,但有两点不同: 局部感受野: ELM-LRF能够灵活的使用由连续概率分布随机生成的不...
为low-level 视觉任务设计multi-axis gated MLP模块,它始终享有全局感受野,相对于图像大小具有线性复杂度。 cross gating block负责交叉融合两个独立的特征,即全局和完全卷积。 广泛的实验表明,MAXIM在包括去噪,去模糊,去雨,去雾和增强在内的10多个数据集上实现了SOTA结果。
首先,采用局部感受野对肺结节图像进行多层特征提取。然后,利用半监督稀疏自编码自主学习肺部影像中的结节特征。最后,融合多种临床信息实现对肺结节的准确检测。实验结果表明,该方法可以达到准确率 90. 14%,敏感度 89. 67%和平均检测率 96. 64%,明显优于其他方法检测性能,更适用于肺结节的精准检测。关键词 稀疏自...
文章主要包括两部分内容,极速学习机(也有人译作极限学习机或极端学习机,Extreme Learning Machine,ELM)和局部感受野(Local Receptive Fields。LRF)。 极速学习机( 也有人译作极限学习机或极端学习机。Extreme Learning Machine。ELM )实际上是一种单隐层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural networks,...
假设输入层的大小为 5 x 5,局部感受野(或称卷积核)的大小为 3 x 3,那么输出层一个神经元所对应的计算过程(下文简称「卷积计算过程」)如下: 每个卷积核对应的权重 W 在计算卷积过程中,值是固定的,我们称为权重共享。 如果将输入层想像成黑板,局部感受野就像是黑板擦,他会从左往右,从上至下的滑动,每次滑动...
一种基于局部感受野和半监督深度自编码的肺结节诊断方法,首先对肺实质ct影像中隐含的不同类特征使用局部感受野进行分层提取,然后,运用融合了肺部疾病医学相关临床信息的改进栈式稀疏自编码网络,对有标签的半监督特征提取深度模型进行训练,从已进行特征分类的ct特征图像中发现更高层的特征,将顶层输出层替换为逻辑回归分类器...
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推...