詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(存儲版)
【正文】 DBM）重新點燃了人工智能領(lǐng)域?qū)τ谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Neural Network）和波爾茲曼機(jī)（ Boltzmann Machine）的熱情，才由此掀起了深度學(xué)習(xí)的浪潮 ? 深度學(xué)習(xí)的突破性文章 ? Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y., A fast learning algorithm for deep belief sNeural Computation 18:15271554, 2022 ? Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle, Greedy LayerWise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2022), pp. 153160, MIT Press, 2022比較了RBM和 Autoencoder ? Marc’Aurelio Ranzato, Christopher Poultney, Sumit Chopra and Yann LeCun Efficient Learning of Sparse Representations with an EnergyBased Model, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2022), MIT Press, 2022將稀疏自編碼用于回旋結(jié)構(gòu) (convolutional architecture) ? 與前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同， RBM（受限波爾茲曼機(jī)）中的可見層和隱含層之間的連接是無方向性且全連接的。系統(tǒng)其實是自己發(fā)明或領(lǐng)悟了‘貓’的概念。 ? CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）其實是已經(jīng)很早提出來的理論，也得到了在字母識別數(shù)字識別上的好的運(yùn)用， let5。為 dnn提供較好的初始參數(shù)？ ? BP算法（舊的用于訓(xùn)練的算法）怎么實現(xiàn)？新的算法又是什么？ ? jzK8UxqyHdh86B2g0DMUZWs1yyJ6EsWM0rzxvVUMoJJ5Xuk23f6nSAa5XLdno_FejJGYYFG5iIzXdV7N3nPRgNTa Caffe ? caffe是一個清晰，可讀性高，快速的深度學(xué)習(xí)框架。 ? Hinton在 2022年發(fā)表的關(guān)于圖像處理的文章： – imageclassificationwithdeepconvolutionalneuralworks 疑點總結(jié) ? 深度置信網(wǎng)（ Deep Belief Net： DBN） ——其由一系列受限波爾茲曼機(jī)（ Restricted Boltzmann Machine： RBM）組成。可以很有把握地說，從現(xiàn)在開始，深度學(xué)習(xí)將取代“人工特征 +機(jī)器學(xué)習(xí)”的方法而逐漸成為主流圖像識別方法。 ? 在開始分析數(shù)據(jù)前，并不需要向系統(tǒng)手工輸入任何諸如“臉、肢體、貓的長相是什么樣子”這類特征。在 Hinton的模型里，輸入就是圖像的像素，沒有用到任何的人工特征。 ? RBF參數(shù)向量起著 F6層目標(biāo)向量的角色。雖然這些參數(shù)可以以 1和 1等概率的方式任選，或者構(gòu)成一個糾錯碼，但是被設(shè)計成一個相應(yīng)字符類的 7*12大?。?84）的格式化圖片。 S4層： 輸入圖片大?。? (10*10)*16 卷積窗大小： 2*2 卷積窗種類： 16 輸出下采樣圖數(shù)量： 16 輸出下采樣圖大?。?(5*5)*16 神經(jīng)
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