卷积神经网络PPT课件

1、一、CNN 卷积神经网络原理简介http:/blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445本文主要是详细地解读 CNN 的实现代码。如果你没学习过CNN，在此推荐周晓艺师兄的博文： Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七），以及 UFLDL 上的卷积特征提取、池化CNN 的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。至于 CNN 的结构，以经典的 LeNet5 来说明：这个图真是无处不在，一谈 CNN，必说 LeNet5，这图来自于这篇。

2、专业学位硕士学位论文卷积神经网络及其应用ConVolutional Neural Network and Its Applications作者学科、学指导完成姓名：专业：号：教师： 蒸圭励垫拯日期： 2014年4月21日大连理工大学Dalian University of Technology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文。

3、卷积神经网络摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别Convolution Neural NetworkAbstract:Convolution neural network is an efficient recognition algorithm 。

4、YJango的卷积神经网络 介绍 很久没有更新文章了 这次就更新一个很久之前就答应要写的卷积神经网络的文章 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 。

5、CNN的早期历史n 卷积神经网络 CNN K. Fukushima, “Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position,” Biological Cybernetics, vol. 36, pp. 193202, 1980 Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, and L. D. Jackel, “Backpropagation applied to handwritten zip code recognition,” Neural Computation, vol. 1, no. 4, pp. 541551, 1989 Y. Le Cun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner, “Gradient-ba。

6、卷积神经网络的实现,Colleague of Computer Science Inner Mongolia University Hohhot , Inner Mongolia , P.R China Email: 459125872qq.com,网络结构,实验数据,数据来自http:/yann.lecum.com/exdb/mnist 包含图片70000张，其中训练用60000张，测试用10000张。 图片的大小为28*28=784像素大小。,实验数据-feature,实验数据-label,实验方法,6w张图片训练iterationT =100次，第k次的学习率l为： l=1*(iterationT-k+1)/iterationT； 在两层卷积与sfm1误差传播过程中采用了多线程。,实验结果,效果,。

7、,Convolutional Neural Networks,江南大学-数媒学院-许鹏,Outline,Overview,CNN-Overview,卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel发现动物的视觉皮质细胞负责在感知域内探测光照，受其启发，1980年Kunihiko Fukushima提出了一种新型认知机并被认为是CNN的先驱。,1990年，LeCun发表了一篇奠定现在CNN结构的重要文章，他们构建了一个叫做LeNet-5的多层前馈神经网络，并将其用于手写体识别。就像其他前馈神经网络，它也可以使用反向传播算法来训练。它之所以有效，是因为它能从原始图像学习到有效的特征。

8、 卷积神经网络 摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简 单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网 络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简 单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。 关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别 0 引言 卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点， 它的权值。

9、1 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习的一种，已成为当前图像理解领域的研究热点它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。这个优点在网络的输入是多维图像时表现得更为明显, 图像可以直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程. 卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放以及其他形式的变形具有一定不变性. 在典型的 CNN 中，开始几层通常是卷积层和下采样层的交替, 在靠近输出层的最后几层网络通常是全连接网。

10、卷积神经网络研究及其应用 015034910079 王颜,1,目录,一、研究现状 二、神经网络与卷积神经网络 三、卷积神经网络应用 四、总结与展望,2,CNN的发展及研究现状,神经网络是神经科学与计算机科学结合的产物。 神经网络的研究几经起落，直到2006年，深度学习提出，深度神经网研究兴起。 Hubel和wiesel通过对猫的视觉系统的实验，提出了感受野的概念。基于视觉神经感受野的理论，有学者提出CNN。,一、研究现状,3,CNN的发展及研究现状,深度学习在语音识别、图像识别等领域摧枯拉朽。,一、研究现状,4,国际会议、期刊等涌现大量深度学习的文章，CN。

11、Convolutional Neural Networks 卷积神经网络,主要内容,卷积神经网络诞生背景与历程卷积神经网络应用LeNet-5手写数字识别深度学习Hinton做了些什么深度学习在数字图像识别上的运用Hinton如何在2012年ImageNet引起轰动,卷积神经网络提出的背景,浅层神经网络 大约二三十年前，神经网络曾经是机器学习领域特别热门的一个方向，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的专家系统，在很多方面显示出优越性。,卷积神经网络提出的背景,但是后来，因为理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，以及巨大的计算量和优化求解难度，。

12、卷积神经网络(CNN) 原理推导,阿育王626 2016.3.6,说明：,先导知识：CNN网络结构、BP网络学习算法 参考文献：Notes on Convolutional Neural Networks,典型的CNN网络结构中，包含： 卷积层、下采样层、全连接层,1.全连接层学习算法,1.1工作信号正向传播 1.2误差信号反向传播,全连接层网络结构图,2.1工作信号正向传播,(1)当前第l层的输出xl： 先求ul：第l-1层的输出xl-1（第l层的输入）与其对应权值Wl相乘，再加上基bl再利用激活函数f(.) 得xl：sigmoid或Relu,逐层 传播，直至得到最终输出层结果 利用网络输出值与真实值之间的误差，进行反。

13、卷积神经网络Convolutional Neural NetworkSequence ModelingI want to play game with that little girl.NN for sentence modeling Convolutional Neural Network (CNN) Recurrent Neural Network (RNN) Recursive Neural Network (RNN)Feed Forward Neural Networks全连接 表示第 层神经元的个 数 L表示神经网络的层数参数个数： =1 权重矩阵参数非常多，训练效率 低下数据不足时，欠学习CNN Convolutional Neural Network是 一种前馈 神经网络 。卷积神经网络是受生物学上 感受野 (Receptive Field)的机制而提出 的 。一 个神经元的感。

14、卷积神经网络摘要：卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法，它具有结构简单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始，详细阐述了卷积神经网络的网络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例，简单介绍了卷积神经网络在工程上的应用，并给出了设计思路和网络结构。关键字：模型；结构；训练算法；人脸检测；形状识别0 引言卷积神经网络是人工神经网络的一种已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点，它的权值共享网络结。

15、,卷积神经网络(CNN),汇报人：吴建宝2017.06.12,目录 Contents,1. 神经网络计算 2. 卷积神经网络3. CNN实现(tensorflow),目录 Contents,1. 神经网络计算1.1.神经网络信息流动1.2.神经网络结点计算1.3.神经网络梯度传播(链式法则）,神经网络信息流动,解析：（x,y）是给定的带标签数据，通常，x为特征，y为标签，固定不变为权重(网络参数），随机初始化(正态分布），且随时变化一次前向计算过程，通过score function，得到预测结果，与标签数据对比，计算loss值，通常，loss是规则化项(redularization loss)和均方差项(data loss)的加权和(见。

16、Convolutional Neural Networks 卷积神经网络,杨皓轩,主要内容,卷积神经网络诞生背景与历程卷积神经网络应用LeNet-5手写数字识别深度学习Hinton做了些什么深度学习在数字图像识别上的运用Hinton如何在2012年ImageNet引起轰动,卷积神经网络提出的背景,浅层神经网络 大约二三十年前，神经网络曾经是机器学习领域特别热门的一个方向，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的专家系统，在很多方面显示出优越性。,卷积神经网络提出的背景,但是后来，因为理论分析的难度，加上训练方法需要很多经验和技巧，以及巨大的计算量和优化求。

17、卷积神经网络介绍,Annual Report,汇报人：龚志雄,受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络增加了卷积层和池化层的概念。,单击添加标题，建议您在展示时采用微软雅黑字体,单击此处编辑内容,单击添加标题，建议您在展示时采用微软雅黑体,单击此处辑内容,卷积神经网络概述,传统的BP网络包括输入层、隐藏层、输出层。下面的CNN网络以一张图片作为输入，先经过卷积层得到C1，再经过池化层得。

18、卷积神经网络初步解析 陈遥,单层感知器,感知器可谓是最早的人工神经网络。 单层感知器是一个具有一层神经元、采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。,单层感知器作用范围,感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可分的。,多层感知器,多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。图1中，从X到O这几层，正展。