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CNN卷积神经网络在当下图像分类领域是很常用的一种神经网络，它的权值共享特性使得它在图像处理中训练的参数要比普通的神经网络训练参数少的多。这几天自己用java实现了一下CNN的正向计算与误差反向传播，正向计算很好理解，也比较容易实现，但反向传播由于与普通的神经网络不同，实现…
CNN反向传播求导时的具体过程可以参考论文NotesonConvolutionalNeuralNetworks,JakeBouvrie，该论文讲得很全面，比如它考虑了pooling层也加入了权值、偏置值及非线性激发(因为这2种值也需要learn)，对该论文的解读可参考zouxy09的博文CNN卷积
CNN是一种多层神经网络，基于人工神经网络，在人工神经网络前，用滤波器进行特征抽取，使用卷积核作为特征抽取器，自动训练特征抽取器，就是说卷积核以及阈值参数这些都需要由网络去学习。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。
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播…
卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导.种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。.在之前的文章中我介绍了多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。.而卷积...
1.简介.上一篇“直观理解”卷积神经网络(一)：反卷积(Deconvnet)提到：一个典型的卷积神经网络主要由卷积操作、非线性(ReLU)、池化操作等构成。.很快，JostTobiasSpringenberg等人开始质疑池化操作的必要性，并提出了不包含池化操作的“全卷积网络”和对应...
反向传播之六：CNN卷积层反向传播.无用.人工智障.192人赞同了该文章.最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。.如果你看了我的文章感觉一头雾水，那是因为我还没学透。.CNN卷积层的反向传播相对比较复杂一点。.一、首先来看看前向传播算法.(1)单...
误差反向传播算法损失函数(lossfunction)如果在CNN中对某次迭代的loss的值人为设置为0,是否等价于这次训练梯度不反传呢？感觉好像直觉上是这样，但是反传的梯度是对loss的偏导。一个数值为0的量不一定它的梯度就为0吧？比如速度为0但是加速度不为0...
RegionBasedCNNs(R-CNN-2013,FastR-CNN-2015,FasterR-CNN-2015)也许会有人认为比起之前所说的那些新架构，R-CNN才是最重要，对业内影响最大的CNN模型。UCBerkeley的RossGirshick团队发明了这种在机器视觉领域有着深远影响的模型，其相关论文被引量超过了1600次。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
CNN卷积神经网络在当下图像分类领域是很常用的一种神经网络，它的权值共享特性使得它在图像处理中训练的参数要比普通的神经网络训练参数少的多。这几天自己用java实现了一下CNN的正向计算与误差反向传播，正向计算很好理解，也比较容易实现，但反向传播由于与普通的神经网络不同，实现…
CNN反向传播求导时的具体过程可以参考论文NotesonConvolutionalNeuralNetworks,JakeBouvrie，该论文讲得很全面，比如它考虑了pooling层也加入了权值、偏置值及非线性激发(因为这2种值也需要learn)，对该论文的解读可参考zouxy09的博文CNN卷积
CNN是一种多层神经网络，基于人工神经网络，在人工神经网络前，用滤波器进行特征抽取，使用卷积核作为特征抽取器，自动训练特征抽取器，就是说卷积核以及阈值参数这些都需要由网络去学习。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。
在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播…
卷积神经网络(CNN)反向传播算法推导.种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。.在之前的文章中我介绍了多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。.而卷积...
1.简介.上一篇“直观理解”卷积神经网络(一)：反卷积(Deconvnet)提到：一个典型的卷积神经网络主要由卷积操作、非线性(ReLU)、池化操作等构成。.很快，JostTobiasSpringenberg等人开始质疑池化操作的必要性，并提出了不包含池化操作的“全卷积网络”和对应...
反向传播之六：CNN卷积层反向传播.无用.人工智障.192人赞同了该文章.最好的学习方法就是把内容给其他人讲明白。.如果你看了我的文章感觉一头雾水，那是因为我还没学透。.CNN卷积层的反向传播相对比较复杂一点。.一、首先来看看前向传播算法.(1)单...
误差反向传播算法损失函数(lossfunction)如果在CNN中对某次迭代的loss的值人为设置为0,是否等价于这次训练梯度不反传呢？感觉好像直觉上是这样，但是反传的梯度是对loss的偏导。一个数值为0的量不一定它的梯度就为0吧？比如速度为0但是加速度不为0...
RegionBasedCNNs(R-CNN-2013,FastR-CNN-2015,FasterR-CNN-2015)也许会有人认为比起之前所说的那些新架构，R-CNN才是最重要，对业内影响最大的CNN模型。UCBerkeley的RossGirshick团队发明了这种在机器视觉领域有着深远影响的模型，其相关论文被引量超过了1600次。
这样误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭代，在这个例子中第一次迭代之后，总误差E(total)由0.298371109下降至0.291027924。迭代10000次后，总误差为0.000035085，输出为[0.015912196,0.984065734](原输入为[0.01,0
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