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从Python入门-如何成为一名AI工程师

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不同的生物有不同的视觉系统,相同的图片经过不同的视觉系统可能的到不同的图像,卷积神经网络本质上是模拟了人的生物视觉系统。卷积圣经网络通常用于网格结构数据,如图像、时序数据(NLP)等

传统常用图像人工特征提取方法:

  • SIFT:Scale Invariant Feature Transform
  • Hog:Histogram of Oriented Gradients

卷积神经网络就是至少一层使用卷积运算的神经网络,其特性包含:

  • 稀疏交互(Sparse interaction)
  • 参数共享(Parameter sharing)
  • 等变表示(Equivariant representation)

基本运算包含:

  • 卷积:提取特征
  • 池化:降维

CNN的特性:

  • 稀疏连接:卷积和的规模远小于图像规模,层数越深,感受野越大

  • 参数共享:在同一层中,卷积核里面的权重不变,与全连接相比,可以节省很大空间
  • 等变表示:多次变化、顺序无关。函数相互独立。f(g(x)) = g(f(x))
 

 

 

 

 

 

 

 

 

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流动的空气 · 2019-04-25 · CNN简介 0

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授课教师

资深算法工程师,曾就职于BAT,有多年企业数据挖掘/机器学习/深度学习项目经验
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