【深度学习系列】CNN模型的可视化
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道，神经网络本身包含了一系列特征提取器，理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助…
CNN7
【深度学习系列】用Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogL…
【深度学习系列】用Tensorflow实现经典CNN网络Vgg
上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果，2014年，在AlexNet出来的两年后，牛津大学提出了Vgg网络，并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。在论文《Very Deep Convolutio…
【深度学习系列】用Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet
上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右，这个结果差强人意，毕竟是二十年前写的网络结构，结果…
【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络
上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 卷积神经网络的前向传播 首先我…
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例，并对网络结构进行到了调整，提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理，为什么传统的机器学习算法，简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字，我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢？CNN到底是怎么识别的？用CNN有哪些优势呢？我们下面…
如何用卷积神经网络CNN识别手写数字集？
前几天用CNN识别手写数字集，后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的，已经进行了一年多了，目前有1179个有效提交，最高的是100%，我做了一下，用keras做的，一开始用最简单的MLP，准确率只有98.19%，然后不断改进，现在是99.78%，然而我看到排名第一是100%，心碎 = =，于是又改…