下图所示是一个 TensorFlow 网络图: 这张图是否提供了可读性较高的神经网络的概述? 我认为没有。 虽然这张图呈现了计算结构,但还是有些啰嗦(比如将偏置项作为单独的操作添加进去)。此外,它掩盖了网络最重要的部分:操作中的核心参数(如卷积核的大小)以及张量的大小。尽管有这么多的不足,我还是推荐大家阅读完整的...
在文章Keras入门(一)搭建深度神经网络(DNN)解决多分类问题中,我们创建的DNN结构图如下: DNN结构示意图 该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成,每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现,这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的,因为并不存在现成的结构图。
对于人脸识别,神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘,每个神经元学习到不同边缘的信息;网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来,形成人脸的一些局部的特征,例如眼睛、嘴巴等;后面的几层逐步将上一层的特征组合起来,形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加,特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体,...
Google Inception Net在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC)中取得第一名,该网络以结构上的创新取胜,通过采用全局平均池化层取代全连接层,极大的降低了参数量,是非常实用的模型,一般称该网络模型为Inception V1。随后的Inception V2中,引入了Batch Normalization方法,加快了训练的收敛速度。
ConvNetDraw是一个使用配置命令的CNN神经网络画图工具。采用如下的语法直接配置网络,可以简单调整x,y,z等3个维度。 github地址:cbovar.github.io/ConvNe 使用方法如上图所示,只需输入模型结构中各层的参数配置。 4. Draw_Convnet github地址:github.com/gwding/draw_ 看看画的图如下,核心工具是matplotlib,图不...
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。 1. 卷积层 常见的卷积操作如下: 卷积操作 解释 图解 标准卷积 一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
简写为FCN,但很容易和全卷积网络(Fully-Convolutional Network)的简写搞混,我还是不同倾向于写简写。 大体上是长这样的神经网络: 简单的三层全连接网络示意图 如果增加hidden layer的层数,就能使它成为深度全连接神经网络: 五层深度全连接网络示意图 每相邻两层之间,每个神经元的输入都是将前一层的输出按照连边的...
使用NetworkX绘制深度神经网络结构图(Python) 本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络(DNN)结构图。 已知我们创建的DNN结构图如下: 该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成,每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现,这张示意图完全是由笔者自己用Python...
目前深度学习中的神经网络种类繁多,用途各异。由于这个分支在指数增长,跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。本文将展示神经网络中最常用的拓扑结构,并简要介绍其应用。 图1: 感知器: 大脑中信息存储和组织的概率模型[3] | 来源: 康奈尔航空实验室的Frank Rosenblat标记的感知器。纽约水牛城,1960 ...
-人工智能/深度学习/神经网络 吴恩达机器学习算法 2369 22 神经网络必看!如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂 人工智能学习教程 4594 32 搞深度学习牢牢抓住这五点,可以说没有找不到的论文创新点!都能让导师眼前一亮! 阿坚学不...