【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
【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
作者：Charlotte77 数学系的数据挖掘民工
博客专栏：https://www.wendangku.net/doc/d598475.html,/charlotte77/
个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining）精彩回顾：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理【深度学习系列】PaddlePaddle之数据预处理?? 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
播首先我们来看一个最简单的卷积神经网络：1.输入层---->卷积层以上一节的例子为例，输入是一个4*4 的image，经过两个2*2的卷积核进行卷积运算后，变成两个3*3的feature_map以卷积核filter1为例(stride = 1 )：
计算第一个卷积层神经元o11的输入:
神经元o11的输出:(此处使用Relu激活函数)
其他神经元计算方式相同 2.卷积层---->池化层计算池化层m11 的输入(取窗口为2 * 2),池化层没有激活函数
3.池化层---->全连接层池化层的输出到flatten层把所有元素“拍平”，然后到全连接层。
4.全连接层---->输出层
全连接层到输出层就是正常的神经元与神经元之间的邻接
相连，通过softmax函数计算后输出到output，得到不同类别的概率值，输出概率值最大的即为该图片的类别。卷积神经网络的反向传播传统的神经网络是全连接形式的，如果进行反向传播，只需要由下一层对前一层不断的求偏导，即求链式偏导就可以求出每一层的误差敏感项，然后求出权重和偏置项的梯度，即可更新权重。而卷积神经网络有两个特殊的层：卷积层和池化层。池化层输出时不需要经过激活函数，是一个滑动窗口的最大值，一个常数，那么它的偏导是1。池化层相当于对上层图片做了一个压缩，这个反向求误差敏感项时与传统的反向传播方式不同。从卷积后的feature_map反向传播到前一层时，由于前向传播时是通过卷积核做卷积运算得到的feature_map，所以反向传播与传统的也不一样，需要更新卷积核的参数。下面我们介绍一下池化层和卷积层是如何做反向传播的。在介绍之前，首先回顾一下传统的反向传播方法： 1.通过前向传播计算每一层的输入值neti,jneti,j (如卷积后的feature_map的第一个神经元的输入：neti11neti11) 2.反向传播计算每个
神经元的误差项δi,jδi,j ，δi,j=?E?neti,jδi,j=?E?neti,j，其中
E为损失函数计算得到的总体误差，可以用平方差，交叉熵
等表示。 3.计算每个神经元权重wi,jwi,j 的梯度，
ηi,j=?E?neti,j??neti,j?wi,j=δi,j?outi,jηi,j=?E?neti,j??neti,j?w i,j=δi,j?outi,j
4.更新权重wi,j=wi,j?λ?ηi,jwi,j=wi,j?λ?ηi,j(其中λλ为学习率) 卷积层的反向传播由前向传播可得：所以上一层的输出也就是这一层的输入，即：
outi11=activators(neti11)=i11outi11=activators(neti11)=i11 首先计算输入层的误差项δ11δ11：(注意这里是neti11neti11,代表的是上一层的输入，不是neto11neto11) 先计
算?E?i11?E?i11 此处我们并不清楚?E?i11?E?i11怎么算，那可以先把input层通过卷积核做完卷积运算后的输出feature_map写出来: 然后依次对输入元素ii,jii,j求偏导
i11i11的偏导：观察一下上面几个式子的规律，归纳一下，可以得到如下表达式：图中的卷积核进行了180°翻转，与这一层的误差敏感项矩阵deltai,j)deltai,j)周围补零后的矩阵做卷积运算后，就可以得到?E?i11?E?i11，
即?E?ii,j=∑m?∑nhm,nδi+m,j+n?E?ii,j=∑m?∑nhm,nδi+m,j+ n 第一项求完后，我们来求第二项?i11?neti11 此时我们的误差敏感矩阵就求完了，得到误差敏感矩阵后，即可求权重的梯度。由于上面已经写出了卷积层的输入
neto11neto11与权重hi,jhi,j之间的表达式，所以可以直接求出：推论出权重的梯度：偏置项的梯度：可以看出，
偏置项的偏导等于这一层所有误差敏感项之和。得到了权重和偏置项的梯度后，就可以根据梯度下降法更新权重和梯度了。池化层的反向传播池化层的反向传播就比较好求了，看着下面的图，左边是上一层的输出，也就是卷积层的输出feature_map，右边是池化层的输入，还是先根据前向传播，把式子都写出来，方便计算：假设上一层这个滑动窗口的最大值是outo11
这样就求出了池化层的误差敏感项矩阵。同理可以求出每个神经元的梯度并更新权重。手写一个卷积神经网络 1.定义一个卷积层首先我们通过ConvLayer来实现一个卷积层，定义卷积层的超参数class ConvLayer(object):
''' 参数含义：input_width:输入图片尺寸——宽度input_height:输入图片尺寸——长度channel_number:通道数，彩色为3，灰色为1 filter_width:卷积核的宽filter_height:卷积核的长filter_number:卷积核数量
zero_padding：补零长度stride:步长activator:激活函数learning_rate:学习率''' def __init__(self, input_width, input_height,
channel_number, filter_width,
filter_height, filter_number,
zero_padding, stride, activator,
learning_rate): self.input_width = input_width
self.input_height = input_height
self.channel_number = channel_number
self.filter_width = filter_width self.filter_height = filter_height self.filter_number = filter_number self.zero_padding = zero_padding self.stride = stride self.output_width = \
ConvLayer.calculate_output_size( self.input_ width, filter_width, zero_padding, stride) self.output_height = \
ConvLayer.calculate_output_size( self.input_ height, filter_height, zero_padding, stride) self.output_array = np.zeros((self.filter_number,
self.output_height, self.output_width)) self.filters = [] for i in range(filter_number):
self.filters.append(Filter(filter_width,
filter_height, self.channel_number)) self.activator = activator self.learning_rate = learning_rate
其中calculate_output_size用来计算通过卷积运算后输出的feature_map大小
@staticmethod
def calculate_output_size(input_size,
filter_size, zero_padding, stride):
return (input_size - filter_size +5
2 * zero_padding) / stride + 1 2.构造一个激活函数
此处用的是RELU激活函数，因此我们在activators.py里定义，forward是前向计算，backforward是计算公式的导数：class ReluActivator(object): def forward(self,
weighted_input): #return weighted_input
return max(0, weighted_input)
def backward(self, output): return 1 if output > 0 else 0
其他常见的激活函数我们也可以放到activators里，如sigmoid函数，我们可以做如下定义：
class SigmoidActivator(object):
def forward(self, weighted_input):
return 1.0 / (1.0 + np.exp(-weighted_input))
#the partial of sigmoid
def backward(self, output):
return output * (1 - output) 如果我们需要自动以其他的激活函数，都可以在activator.py定义一个类即可。 3.定义一个类，保存卷积层的参数和梯度class Filter(object): def __init__(self, width, height, depth): #初始权重self.weights = np.random.uniform(-1e-4, 1e-4,
(depth, height, width)) #初始偏置self.bias
= 0 self.weights_grad =
np.zeros( self.weights.shape)
self.bias_grad = 0
def __repr__(self): return 'filter
weights:\n%s\nbias:\n%s' %
( repr(self.weights), repr(self.bias))
def get_weights(self): return self.weights
def get_bias(self): return self.bias
def update(self, learning_rate): self.weights -= learning_rate * self.weights_grad self.bias -= learning_rate * self.bias_grad 4.卷积层的前向传播1).获取卷积区域# 获取卷积区域def get_patch(input_array, i, j, filter_width, filter_height, stride): '''
从输入数组中获取本次卷积的区域，自动适配输入为2D 和3D的情况''' start_i = i * stride start_j = j * stride if input_array.ndim == 2:
input_array_conv = input_array[ start_i :
start_i + filter_height, start_j : start_j +
filter_width] print
'input_array_conv:',input_array_conv return
input_array_conv
elif input_array.ndim == 3: input_array_conv =
input_array[:, start_i : start_i + filter_height, start_j : start_j + filter_width] print
'input_array_conv:',input_array_conv return
input_array_conv 2).进行卷积运算
def conv(input_array, kernel_array,
output_array, stride, bias): ''' 计算卷积，自动适配输入为2D和3D的情况''' channel_number = input_array.ndim output_width = output_array.shape[1] output_height = output_array.shape[0] kernel_width = kernel_array.shape[-1] kernel_height =
kernel_array.shape[-2] for i in range(output_height): for j in range(output_width): output_array[i][j] = ( get_patch(input_array, i, j,
kernel_width, kernel_height, stride) * kernel_array ).sum() + bias
3).增加zero_padding
#增加Zero paddingdef padding(input_array, zp): '''
为数组增加Zero padding，自动适配输入为2D和3D的情况''' if zp == 0: return input_array else: if input_array.ndim == 3: input_width =
input_array.shape[2] input_height =
input_array.shape[1] input_depth =
input_array.shape[0] padded_array =
np.zeros(( input_depth,
input_height + 2 * zp, input_width + 2 * zp)) padded_array[:, zp : zp + input_height, zp : zp + input_width] = input_array return padded_array elif input_array.ndim == 2: input_width =
input_array.shape[1] input_height =
input_array.shape[0] padded_array =
np.zeros(( input_height + 2 * zp,
input_width + 2 * zp)) padded_array[zp : zp + input_height, zp : zp + input_width] = input_array return padded_array
4).进行前向传播
def forward(self, input_array): ''' 计算卷积层的输出输出结果保存在self.output_array
''' self.input_array = input_array
self.padded_input_array = padding(input_array,
self.zero_padding) for f in
range(self.filter_number): filter = self.filters[f] conv(self.padded_input_array,
filter.get_weights(), self.output_array[f],
self.stride, filter.get_bias())
element_wise_op(self.output_array,
self.activator.forward) 其中element_wise_op函数是将每个组的元素对应相乘# 对numpy数组进行element wise操作，将矩阵中的每个元素对应相
def element_wise_op(array, op)
for i in np.nditer(array
op_flags=['readwrite']):
i[...] = op(i) 5.卷积层的反向传播1).将误差传递到
上一层def bp_sensitivity_map(self, sensitivity_array, activator): ''' 计算传递到上一层的sensitivity map sensitivity_array: 本层的sensitivity map activator: 上一层的激活函数'''
# 处理卷积步长，对原始sensitivity map进行扩展expanded_array =
self.expand_sensitivity_map( sensitivity_array) # full卷积，对sensitivitiy map进行zero padding # 虽然原始输入的zero padding单元也会获得残差# 但这个残差不需要继续向上传递，因此就不计算了expanded_width = expanded_array.shape[2] zp = (self.input_width + self.filter_width - 1 - expanded_width) / 2 padded_array =
padding(expanded_array, zp) # 初始化
delta_array，用于保存传递到上一层的# sensitivity map self.delta_array = self.create_delta_array()
# 对于具有多个filter的卷积层来说，最终传递到上一层的# sensitivity map相当于所有的filter的# sensitivity map之和for f in range(self.filter_number):
filter = self.filters[f] # 将filter权重翻转180度flipped_weights = np.array(map( lambda i: np.rot90(i, 2), filter.get_weights()))
# 计算与一个filter对应的delta_array
delta_array = self.create_delta_array() for d in range(delta_array.shape[0]):
conv(padded_array[f], flipped_weights[d],
delta_array[d], 1, 0) self.delta_array +=
delta_array # 将计算结果与激活函数的偏导数做element-wise乘法操作derivative_array =
np.array(self.input_array)
element_wise_op(derivative_array,
activator.backward) self.delta_array *=
derivative_array
2).保存传递到上一层的sensitivity map的数组def create_delta_array(self):
return np.zeros((self.channel_number,
self.input_height, self.input_width)) 3).计算代码梯度
def bp_gradient(self, sensitivity_array): # 处理卷
积步长，对原始sensitivity map进行扩展
expanded_array =
self.expand_sensitivity_map( sensitivity_array) for f in range(self.filter_number): # 计算每个
权重的梯度filter = self.filters[f]
for d in range(filter.weights.shape[0]):
conv(self.padded_input_array[d],
expanded_array[f],
filter.weights_grad[d], 1, 0) # 计算偏置项的梯度filter.bias_grad = expanded_array[f].sum() 4).按照梯度下降法更新参数def update(self):
'''
按照梯度下降，更新权重
'''
for filter in self.filters:
filter.update(self.learning_rate) 6.MaxPooling层的
训练1).定义MaxPooling类class
MaxPoolingLayer(object): def __init__(self, input_width,
input_height, channel_number,
filter_width, filter_height, stride):
self.input_width = input_width self.input_height = input_height self.channel_number =
channel_number self.filter_width = filter_width self.filter_height = filter_height self.stride = stride self.output_width = (input_width - filter_width) / self.stride + 1 self.output_height = (input_height - filter_height) / self.stride + 1 self.output_array = np.zeros((self.channel_number,
self.output_height, self.output_width)) 2).前向传播计算
# 前向传播def forward(self, input_array): for d in range(self.channel_number): for i in range(self.output_height): for j in
range(self.output_width):
self.output_array[d,i,j] =
( get_patch(input_array[d], i, j, self.filter_width,
self.filter_height,
self.stride).max())
3).反向传播计算
#反向传播def backward(self, input_array,
sensitivity_array): self.delta_array =
np.zeros(input_array.shape) for d in
range(self.channel_number): for i in
range(self.output_height): for j in
range(self.output_width):
patch_array =
get_patch( input_array[d], i, j, self.filter_width, self.filter_height, self.stride) k, l =
get_max_index(patch_array)
self.delta_array[d, i * self.stride + k, j * self.stride + l] = \ sensitivity_array[d,i,j]
完整代码请见：cnn.py
(https://https://www.wendangku.net/doc/d598475.html,/huxiaoman7/PaddlePaddle_code/blob/ master/1.mnist/cnn.py)
#coding:utf-8'''Created by huxiaoman 2017.11.22
'''
import numpy as npfrom activators import ReluActivator,IdentityActivator
class ConvLayer(object): def
__init__(self,input_width,input_weight,
channel_number,filter_width,
filter_height,filter_number,
zero_padding,stride,activator, learning_rate): self.input_width = input_width self.input_height = input_height self.channel_number =
channel_number self.filter_width = filter_width self.filter_height = filter_height self.filter_number = filter_number self.zero_padding = zero_padding self.stride = stride #此处可以加上stride_x, stride_y
self.output_width =
ConvLayer.calculate_output_size( self.in put_width,filter_width,zero_padding,
stride) self.output_height =
ConvLayer.calculate_output_size( self.in put_height,filter_height,zero_padding,
stride) self.output_array =
np.zeros((self.filter_number,
self.output_height,self.output_width)) self.filters = [] for i in range(filter_number):
self.filters.append(Filter(filter_width,
filter_height,self.channel_number)) self.activator = activator self.learning_rate = learning_rate def
forward(self,input_array): ''' 计算卷积层的输出输出结果保存在self.output_array ''' self.input_array = input_array
self.padded_input_array = padding(input_array,
self.zero_padding) for i in range(self.filter_number): filter = self.filters[f]
conv(self.padded_input_array,
filter.get_weights(), self.output_array[f],
self.stride, filter.get_bias())
element_wise_op(self.output_array,
self.activator.forward)
def get_batch(input_array, i, j,
filter_width,filter_height,stride): ''' 从输入数组中获
取本次卷积的区域，自动适配输入为2D和3D的情况''' start_i = i * stride start_j = j * stride if
input_array.ndim == 2: return
input_array[ start_i : start_i + filter_height, start_j : start_j + filter_width] elif input_array.ndim == 3: return input_array[ start_i : start_i +
filter_height, start_j : start_j + filter_width]
# 获取一个2D区域的最大值所在的索引def
get_max_index(array): max_i = 0 max_j = 0
max_value = array[0,0] for i in range(array.shape[0]): for j in range(array.shape[1]): if array[i,j] > max_value: max_value = array[i,j]
max_i, max_j = i, j return max_i, max_j
def conv(input_array,kernal_array,
output_array,stride,bias): ''' 计算卷积，自动适配输入2D,3D的情况''' channel_number =
input_array.ndim output_width = output_array.shape[1] output_height = output_array.shape[0] kernel_width = kernel_array.shape[-1] kernel_height =
kernel_array.shape[-2] for i in range(output_height): for j in range(output_width): output_array[i][j] = ( get_patch(input_array, i, j,
kernel_width, kernel_height,stride) * kernel_array).sum() +biasdef element_wise_op(array, op): for i in np.nditer(array, op_flags =
['readwrite']): i[...] = op(i)class
ReluActivators(object): def forward(self,
weighted_input): # Relu计算公式= max(0,input) return max(0, weighted_input)
def backward(self,output): return 1 if output >
0 else 0
class SigmoidActivator(object): def
forward(self,weighted_input): return 1 / (1 + math.exp(- weighted_input)) def
backward(self,output): return output * (1 - output) 最后，我们用之前的4 * 4的image数据检验一下通过一次卷积神经网络进行前向传播和反向传播后的输出结果：def init_test(): a = np.array( [[[0,1,1,0,2], [2,2,2,2,1], [1,0,0,2,0], [0,1,1,0,0], [1,2,0,0,2]], [[1,0,2,2,0], [0,0,0,2,0], [1,2,1,2,1], [1,0,0,0,0], [1,2,1,1,1]], [[2,1,2,0,0], [1,0,0,1,0], [0,2,1,0,1], [0,1,2,2,2], [2,1,0,0,1]]]) b =
np.array( [[[0,1,1], [2,2,2],
[1,0,0]], [[1,0,2], [0,0,0],
[1,2,1]]]) cl =
ConvLayer(5,5,3,3,3,2,1,2,IdentityActivator(),0.001)
cl.filters[0].weights = np.array( [[[-1,1,0],
[0,1,0], [0,1,1]], [[-1,-1,0],
[0,0,0], [0,-1,0]], [[0,0,-1],
[0,1,0], [1,-1,-1]]], dtype=np.float64)
cl.filters[0].bias=1 cl.filters[1].weights =
np.array( [[[1,1,-1], [-1,-1,1],
[0,-1,1]], [[0,1,0], [-1,0,-1],
[-1,1,0]], [[-1,0,0], [-1,0,1],
[-1,0,0]]], dtype=np.float64) return a, b, cl
运行一下：
def test(): a, b, cl = init_test() cl.forward(a) print '前向传播结果:', cl.output_array cl.backward(a, b, IdentityActivator()) cl.update() print '反向传播后更新得到的filter1:',cl.filters[0] print '反向传播后更新得到的filter2:',cl.filters[1]
if __name__ == '__main__': test() 运行结果：
前向传播结果: [[[ 6. 7. 5.] [ 3. -1. -1.] [ 2. -1. 4.]] [[ 2. -5. -8.] [ 1. -4. -4.] [ 0. -5. -5.]]]反向传播后更新得到的filter1: filter weights:array([[[-1.008, 0.99 , -0.009], [-0.005, 0.994, -0.006], [-0.006, 0.995,
0.996]],
[[-1.004, -1.001, -0.004], [-0.01 , -0.009, -0.012], [-0.002, -1.002, -0.002]],
[[-0.002, -0.002, -1.003], [-0.005, 0.992, -0.005], [ 0.993, -1.008,
-1.007]]])bias:0.99099999999999999反向传播后更新得到的filter2: filter weights:array([[[ 9.98000000e-01,
9.98000000e-01, -1.00100000e+00],
[ -1.00400000e+00, -1.00700000e+00,
9.97000000e-01], [ -4.00000000e-03,
-1.00400000e+00, 9.98000000e-01]],
[[ 0.00000000e+00, 9.99000000e-01,
0.00000000e+00], [ -1.00900000e+00,
-5.00000000e-03, -1.00400000e+00],
[ -1.00400000e+00, 1.00000000e+00,
0.00000000e+00]],
[[ -1.00400000e+00, -6.00000000e-03,
-5.00000000e-03], [ -1.00200000e+00,
-5.00000000e-03, 9.98000000e-01],
[ -1.00200000e+00, -1.00000000e-03,
0.00000000e+00]]])bias:-0.0070000000000000001 PaddlePaddle卷积神经网络源码解析卷积层在上篇文章中，我们对paddlepaddle实现卷积神经网络的的函数简单介绍了一下。在手写数字识别中，我们设计CNN的网络结构时，调用了一个函数simple_img_conv_pool(上篇文章的链接已失效，因为已经把framework--->fluid，更新速度太快了= =)使用方式如下：conv_pool_1 =
https://www.wendangku.net/doc/d598475.html,works.simple_img_conv_pool( input=im g, filter_size=5, num_filters=20,
基于深度卷积神经网络的图像分类
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记(2)
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包 括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术 的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来“这是苹在父母一遍遍的重复中学习训练的过程就好像是刚出生的婴儿，设置。．果”、“那是汽车”。有人说，人工智能很傻嘛，到现在还不如三岁小孩。其实可以换个角度想：刚出生婴儿就好像是一个裸机，这是经过几十万年的进化才形成的，然后经过几年的学习，就会认识图片和文字了；而深度学习这个“裸机”用了几十年就被设计出来，并且经过几个小时的“学习”，就可以达到这个水平了。 1.2 BP算法 神经网络的训练就是它的参数不断变化收敛的过程。像父母教婴儿识图认字一样，给神经网络看一张图并告诉它这是苹果，它就把所有参数做一些调整，使得它的计算结果比之前更接近“苹果”这个结果。经过上百万张图片的训练，它就可以达到和人差不多的识别能力，可以认出一定种类的物体。这个过程是通过反向传播（Back Propagation，BP）算法来实现的。 建议仔细看一下BP算法的计算原理，以及跟踪一个简单的神经网络来体会训练的过程。
零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络
[关闭] 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章系列文章中，我们介绍了全连接神经网络和卷积神经网络，以及它们的训练和使用。他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列；当我们处理视频的时候，我们也不能只单独的去分析每一帧，而要分析这些帧连接起来的整个序列。这时，就需要用到深度学习领域中另一类非常重要神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Network)。RNN种类很多，也比较绕脑子。不过读者不用担心，本文将一如既往的对复杂的东西剥茧抽丝，帮助您理解RNNs以及它的训练算法，并动手实现一个循环神经网络。 语言模型 RNN是在自然语言处理领域中最先被用起来的，比如，RNN可以为语言模型来建模。那么，什么是语言模型呢？ 我们可以和电脑玩一个游戏，我们写出一个句子前面的一些词，然后，让电脑帮我们写下接下来的一个词。比如下面这句：我昨天上学迟到了，老师批评了____。 我们给电脑展示了这句话前面这些词，然后，让电脑写下接下来的一个词。在这个例子中，接下来的这个词最有可能是『我』，而不太可能是『小明』，甚至是『吃饭』。 语言模型就是这样的东西：给定一个一句话前面的部分，预测接下来最有可能的一个词是什么。 语言模型是对一种语言的特征进行建模，它有很多很多用处。比如在语音转文本(STT)的应用中，声学模型输出的结果，往往是若干个可能的候选词，这时候就需要语言模型来从这些候选词中选择一个最可能的。当然，它同样也可以用在图像到文本的识别中(OCR)。 使用RNN之前，语言模型主要是采用N-Gram。N可以是一个自然数，比如2或者3。它的含义是，假设一个词出现的概率只与前面N个词相关。我
卷积神经网络总结
卷积神经网络总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
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络。卷积神经网络的训练过程主要是学习卷积层的卷积核参数和层间连接权重等网络参数, 预测过程主要是基于输入图像和网络参数计算类别标签。卷积神经网络的关键是：网络结构(含卷积层、下采样层、全连接层等) 和反向传播算法等。在本节中, 我们先介绍典型CNN 的网络结构和反向传播算法, 然后概述常用的其他CNN 网络结构和方法。神经网络参数的中文名称主要参考文献[18] 卷积神经网络的结构和反向传播算法主要参考文献[17] 。 1.1 网络结构 1.1.1 卷积层 在卷积层, 上一层的特征图(Feature map) 被一个可学习的卷积核进行卷积, 然后通过一个激活函数(Activation function), 就可以得到输出特征图. 每个输出特征图可以组合卷积多个特征图的值[17] ： ()l l j j x f u = 1j l l l l j j ij j i M u x k b -∈= *+∑ 其中, l j u 称为卷积层l 的第j 个通道的净激活(Netactivation), 它通过对前一层 输出特征图1l j x -进行卷积求和与偏置后得到的, l j x 是卷积层l 的第j 个通道的输 出。()f 称为激活函数, 通常可使用sigmoid 和tanh 等函数。j M 表示用于计算l j u 的输入特征图子集, l ij k 是卷积核矩阵, l j b 是对卷积后特征图的偏置。对于一个输 出特征图l j x ，每个输入特征图1l j x -对应的卷积核l ij k 可能不同,“*”是卷积符号。 1.1.2 下采样层 下采样层将每个输入特征图通过下面的公式下采样输出特征图[17]： ()l l j j x f u = 1()l l l l j j j j u down x b β-=+ 其中, l j u 称为下采样层l 的第j 通道的净激活, 它由前一层输出特征图1l j x -进行 下采样加权、偏置后得到, β是下采样层的权重系数, l j b 是下采样层的偏置项. 符
吴恩达深度学习课程：神经网络和深度学习
吴恩达深度学习课程：神经网络和深度学习[中英文字幕+ppt课件] 内容简介 吴恩达（Andrew Ng）相信大家都不陌生了。2017年8 月8 日，吴恩达在他自己创办的在线教育平台Coursera 上线了他的人工智能专项课程（Deep Learning Specialization）。此课程广受好评，通过视频讲解、作业与测验等让更多的人对人工智能有了了解与启蒙，国外媒体报道称：吴恩达这次深度学习课程是迄今为止，最全面、系统和容易获取的深度学习课程，堪称普通人的人工智能第一课。 关注微信公众号datayx 然后回复“深度学习”即可获取。 第一周深度学习概论： 学习驱动神经网络兴起的主要技术趋势，了解现今深度学习在哪里应用、如何应用。 1.1 欢迎来到深度学习工程师微专业 1.2 什么是神经网络？ 1.3 用神经网络进行监督学习 1.4 为什么深度学习会兴起？ 1.5 关于这门课
1.6 课程资源 第二周神经网络基础： 学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 2.1 二分分类 2.2 logistic 回归 2.3 logistic 回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 导数 2.6 更多导数的例子 2.7 计算图 2.8 计算图的导数计算 2.9 logistic 回归中的梯度下降法 2.10 m 个样本的梯度下降 2.11 向量化 2.12 向量化的更多例子 2.13 向量化logistic 回归 2.14 向量化logistic 回归的梯度输出 2.15 Python 中的广播 2.16 关于python / numpy 向量的说明 2.17 Jupyter / Ipython 笔记本的快速指南 2.18 （选修）logistic 损失函数的解释 第三周浅层神经网络：
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。
其中，b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = x x x x x e e e e z z f e z z f - - - + - = = + = = ) tanh( ) ( 1 1 ) ( ) (σ 卷积神经网路的基本结构
简单的池化过程： 2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。
(完整版)深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署DNN 的关键。 论文地址：https://https://www.wendangku.net/doc/d598475.html,/pdf/1703.09039.pdf 本文旨在提供一个关于实现DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个DNN 综述——讨论了支持DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础[1]。由于DNN 在语音识别[2] 和图像识别[3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些DNN 被部署到了从自动驾驶汽车[4]、癌症检测[5] 到复杂游戏[6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是GPU)，已经成为许多DNN 处理的砥柱，但提供对DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对DNN、理解DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下：
深度神经网络及目标检测学习笔记
深度神经网络及目标检测学习笔记 ｈｔｔps://youtu.bｅ/MPU2ＨistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别,包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面,人工智能已经达到了３岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就,毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路,并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路(至少目前看是正确的)。通过研究人类的视觉原理,计算机利用深度神经网络(ＤｅeｐＮｅuｒal Nｅtwork，NＮ)实现了对图片的识别,包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中,神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器(尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记,以深度优先的思路,记录了对深度学习(Deｅp Learning）的简单梳理,主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 １．1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念,用数学描述就是:对多个输入进行加权求和,并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点,则构成了简单的单层神经网络（感知器),可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作,比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层(两层以上)神经网络,就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
(完整word版)深度学习-卷积神经网络算法简介
深度学习 卷积神经网络算法简介 李宗贤 北京信息科技大学智能科学与技术系 卷积神经网络是近年来广泛应用在模式识别、图像处理领域的一种高效识别算法，具有简单结构、训练参数少和适应性强的特点。它的权值共享网络结构使之更类似与生物神经网络，降低了网络的复杂度，减少了权值的数量。以二维图像直接作为网络的输入，避免了传统是被算法中复杂的特征提取和数据重建过程。卷积神经网络是为识别二维形状特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对于平移、比例缩放、倾斜和其他形式的变形有着高度的不变形。 ?卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种多层的感知器，每层由二维平面组成，而每个平面由多个独立的神经元组成，网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为C元和S元。C元聚合在一起构成卷积层，S元聚合在一起构成下采样层。输入图像通过和滤波器和可加偏置进行卷积，在C层产生N个特征图（N值可人为设定），然后特征映射图经过求和、加权值和偏置，再通过一个激活函数（通常选用Sigmoid函数）得到S层的特征映射图。根据人为设定C层和S层的数量，以上工作依次循环进行。最终，对最尾部的下采样和输出层进行全连接，得到最后的输出。
卷积的过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（在C1层是输入图像，之后的卷积层输入则是前一层的卷积特征图），通过一个激活函数(一般使用的是Sigmoid函数)，然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。具体运算如下式，式中Mj是输入特征图的值： X j l=f?(∑X i l?1?k ij l+b j l i∈Mj) 子采样的过程包括：每邻域的m个像素（m是人为设定）求和变为一个像素，然后通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过激活函数Sigmoid产生特征映射图。从一个平面到下一个平面的映射可以看作是作卷积运算，S层可看作是模糊滤波器，起到了二次特征提取的作用。隐层与隐层之间的空间分辨率递减，而每层所含的平面数递增，这样可用于检测更多的特征信息。对于子采样层来说，有N 个输入特征图，就有N个输出特征图，只是每个特征图的的尺寸得到了相应的改变，具体运算如下式，式中down（）表示下采样函数。 X j l=f?(βj l down (X j l?1) +b j l)X j l) ?卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入和输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确数学表达式。用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有了输
基于深度卷积神经网络的图像分类
Equation Chapter 1 Section 1 令狐采学 SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较年夜的影响。为改良卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论阐发，并通过年夜量的比较实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论阐发及比较实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等办法，在CIFAR10数据集上取得了88.1%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout 目录 基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究- 1 - 1引言-2- 2卷积神经网络的模型阐发-3- 2.1网络基本拓扑结构- 3 - 2.2卷积和池化- 4 - 2.3激活函数- 5 - 2.4 Softmax分类器与价格函数- 6 - 2.5学习算法- 7 - 2.6 Dropout- 9 - 2.7 Batch Normalization- 10 - 3模型设计与实验阐发-10- 3.1 CIFAR10数据集- 10 - 3.2 模型设计- 11 -
基于深度卷积神经网络的目标检测
第35卷 第8期 福 建 电 脑 Vol. 35 No.8 2019年8月 Journal of Fujian Computer Aug. 2019 ——————————————— 程胜月，男，1995生，硕士研究生，研究方向为深度学习。E-mail:2968365693@https://www.wendangku.net/doc/d598475.html, 。张德贤，男，1961生，博士，研究方向为模式识别、人工智能信息处理。 基于深度卷积神经网络的目标检测 程胜月 张德贤 (河南工业大学信息科学与工程学院 郑州 450001) 摘 要 目标检测是计算机视觉领域中最基本、最具挑战性的课题之一，由于传统检测方法已经不能满足其在精度和速度上需求，深度学习利用其对图像特征强大地分析处理能力，逐渐成为目标检测的主流方向。本文首先对主流卷积神经网络框架进行简述，其次对目标检测中的几种重要的方法具体分析，最后对未来可能的发展方向进行讨论。 关键词 目标检测；卷积神经网络；RCNN ；YOLO ；SSD 中图法分类号 TP183 DOI:10.16707/https://www.wendangku.net/doc/d598475.html,ki.fjpc.2019.08.009 Target Detection Based on Deep Convolutional Neural Networks CHENG Shengyue, ZHANG Dexian (School of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, Zhengzhou,China, 450001) 1引言 目标检测作为计算机视觉的基本问题之一，是 许多其他计算机视觉任务的基础，如实例分割、图像处理、对象跟踪等[1]。目前，目标检测已广泛应用于无人驾驶、安防监管、视频分析等领域。 传统目标检测方法包含预处理、窗口滑动、特征提取、特征选择、特征分类、后处理等步骤。而卷积神经网络本身具有特征提取、特征选择和特征分类的功能，所以在现在计算能力充足的情况下得到充分发展。 2主流深度卷积网络的发展 1998年Yann LeCun 提出的LeNet-5网络是首次成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。但是由于当时计算能力不足，未能受到重视。直到2012年AlexNet 在ImageNet 图像分类任务竞赛中获得冠军，目标检测才迎来深度卷积神经网络的时代。 2.1 AlexNet AlexNet 由5个卷积层和3个全连接层组成，使用数据增广和Dropout 防止过拟合，并且提出了 局部响应归一化来提高模型的泛化能力。 2.2 VGGNet VGGNet 获得了2014年ILSVRC 比赛的亚军和目标定位的冠军。到目前为止，VGGNet 依然被广泛使用来提取图像的特征。VGGNet 主要是证明了增加网络的深度可以提高最终的性能。 2.3 GoogleNet GoogleNet 分析得出增加网络的深度和宽度可以提升性能，但同时不可避免的增加参数，造成过拟合和计算量过大。因此提出Inception 结构将稀疏矩阵聚类成相对稠密的子空间矩阵提高计算性能。 2.2 ResNet ResNet 指出随着卷积神经网络深度的增加，却出现梯度消失现象造成准确率的下降。ResNet 通过恒等映射解决深层网络梯度消失问题，大幅度提升深度卷积网络的性能。 3目标检测算法 手工设计特征的目标检测方法在2010年左右
神经网络及深度学习
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
深度学习与神经网络
CDA数据分析研究院出品，转载需授权 深度学习是机器学习的一个子领域，研究的算法灵感来自于大脑的结构和功能，称为人工神经网络。 如果你现在刚刚开始进入深度学习领域，或者你曾经有过一些神经网络的经验，你可能会感到困惑。因为我知道我刚开始的时候有很多的困惑，我的许多同事和朋友也是这样。因为他们在20世纪90年代和21世纪初就已经学习和使用神经网络了。 该领域的领导者和专家对深度学习的观点都有自己的见解，这些具体而细微的观点为深度学习的内容提供了很多依据。 在这篇文章中，您将通过听取该领域的一系列专家和领导者的意见，来了解什么是深度学习以及它的内容。 来让我们一探究竟吧。 深度学习是一种大型的神经网络 Coursera的Andrew Ng和百度研究的首席科学家正式创立了Google Brain，最终导致了大量Google服务中的深度学习技术的产品化。 他已经说了很多关于深度学习的内容并且也写了很多，这是一个很好的开始。 在深度学习的早期讨论中，Andrew描述了传统人工神经网络背景下的深度学习。在2013年的题为“ 深度学习，自学习和无监督特征学习”的演讲中“他将深度学习的理念描述为： 这是我在大脑中模拟的对深度学习的希望： - 使学习算法更好，更容易使用。 - 在机器学习和人工智能方面取得革命性进展。 我相信这是我们迈向真正人工智能的最好机会
后来他的评论变得更加细致入微了。 Andrew认为的深度学习的核心是我们现在拥有足够快的计算机和足够多的数据来实际训练大型神经网络。在2015年ExtractConf大会上，当他的题目“科学家应该了解深度学习的数据”讨论到为什么现在是深度学习起飞的时候，他评论道： 我们现在拥有的非常大的神经网络......以及我们可以访问的大量数据 他还评论了一个重要的观点，那就是一切都与规模有关。当我们构建更大的神经网络并用越来越多的数据训练它们时，它们的性能会不断提高。这通常与其他在性能上达到稳定水平的机器学习技术不同。 对于大多数旧时代的学习算法来说......性能将达到稳定水平。......深度学习......是第一类算法......是可以扩展的。...当你给它们提供更多的数据时，它的性能会不断提高 他在幻灯片中提供了一个漂亮的卡通片： 最后，他清楚地指出，我们在实践中看到的深度学习的好处来自有监督的学习。从2015年的ExtractConf演讲中，他评论道： 如今的深度学习几乎所有价值都是通过有监督的学习或从有标记的数据中学习 在2014年的早些时候，在接受斯坦福大学的题为“深度学习”的演讲时，他也发出了类似的评论。 深度学习疯狂发展的一个原因是它非常擅长监督学习
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究定稿版
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】
基于深度卷积神经网络的人脸识别研究 深度卷积神经网络主要应用包括语音识别、图像处理、自然语言处理等。本文就当前大环境下研究了卷积神经网络模型在静态环境下人脸识别领域的应用。卷积神经网络模型需要设计一个可行的网络模型，将大量的人脸训练数据集加载到网络模型中，然后进行自动训练，这样就可以得到很好的识别率。把训练好的模型保存下来，那么这个模型就是一个端到端的人脸特征提取器。该方法虽然操作简单，但是需要根据训练数据集设计合理的网络结构，而且最难的关键点是超参数的调整和优化算法的设计。因此本文结合残差网络和融合网络构建了两个与计算资源和数据资源相匹配的网络模型，并通过反复调整超参数和调试优化器使其在训练集上能够收敛，最终还取得较好的识别率。 本文的主要研宄内容和创新点如下： 1.介绍了卷积神经网络的基础理论知识。先从传统人工神经网络的模型结构、前向和反向传播算法进行了详细的分析；然后过渡到卷积神经网络的相关理论，对其重要组成部分如卷积层、激励层、池化层和全连接层进行了具体的阐述；最后对卷积神经网络训练时的一些注意事项进行了说明。 人工神经元是构成人工神经网络的基本计算单元，单个神经元的模型结构如下图所示。 其中， b X W b x w Z T+ = + =∑1 1 1 ) ( ) ( , z f x h h w = 卷积神经网路的基本结构简单的池化过程：
2.对深度学习框架TensorFlow的系统架构和编程模型作了一些说明，并对人脸数据进行预处理，包括人脸检测、数据增强、图像标准化和人脸中心损失。 TensorFlow的系统架构如下图所示 TensorFlow的编程模式 系统本地模式和分布式模式示意图 3.提出了基于改进的MyVGGNet和MySqueezeNet网络的人脸识别。首先分析了模型VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构及相关参数，然后本文提出将原VGGNet-16和SqueezeNe的网络结构和参数进行优化，并在每个卷积层和激励层之间添加批归一化层，在VGGNet-16网络末尾用1个1 * 1的卷积层代替三个全连接层，还增加全局平均池化层，得到新的MyVGGNet和MySqueezeNet模型，最后在LFW数据集上分别获得9 4.3%和9 5.1%的准确率。 VGGNet-16 网络结构框图 MyVGGNet 网络框图 MyVGGNet网络训练时LFW测试集的准确率走势图 MyVGGNet网络在LFW上的ROC曲线图 4.提出了基于二叉树型融合网络BTreeFuseNet_v1和BTreeFuseNet_v2的人脸识别。首先对深度神经网络的优化问题和融合原理作了分析；然后结合残差学习，融入分支并行、融合和级联三种结构，采用ReLU函数、BN层、Dropout层、哈维尔方法和截断高斯函数初始化方法、Adam优化器等技巧，构建了两个层次深度为22和19的网络模型
深度神经网络
1. 自联想神经网络与深度网络 自联想神经网络是很古老的神经网络模型，简单的说，它就是三层BP网络，只不过它的输出等于输入。很多时候我们并不要求输出精确的等于输入，而是允许一定的误差存在。所以，我们说，输出是对输入的一种重构。其网络结构可以很简单的表示如下： 如果我们在上述网络中不使用sigmoid函数，而使用线性函数，这就是PCA模型。中间网络节点个数就是PCA模型中的主分量个数。不用担心学习算法会收敛到局部最优，因为线性BP网络有唯一的极小值。
在深度学习的术语中，上述结构被称作自编码神经网络。从历史的角度看，自编码神经网络是几十年前的事情，没有什么新奇的地方。 既然自联想神经网络能够实现对输入数据的重构，如果这个网络结构已经训练好了，那么其中间层，就可以看过是对原始输入数据的某种特征表示。如果我们把它的第三层去掉，这样就是一个两层的网络。如果，我们把这个学习到特征再用同样的方法创建一个自联想的三层BP网络，如上图所示。换言之，第二次创建的三层自联想网络的输入是上一个网络的中间层的输出。用同样的训练算法，对第二个自联想网络进行学习。那么，第二个自联想网络的中间层是对其输入的某种特征表示。如果我们按照这种方法，依次创建很多这样的由自联想网络组成的网络结构，这就是深度神经网络，如下图所示：
注意，上图中组成深度网络的最后一层是级联了一个softmax分类器。 深度神经网络在每一层是对最原始输入数据在不同概念的粒度表示，也就是不同级别的特征描述。 这种层叠多个自联想网络的方法，最早被Hinton想到了。 从上面的描述中，可以看出，深度网络是分层训练的，包括最后一层的分类器也是单独训练的，最后一层分类器可以换成任何一种分类器，例如SVM，HMM等。上面的每一层单独训练使用的都是BP算法。相信这一思路，Hinton早就实验过了。 2. DBN神经网络模型 使用BP算法单独训练每一层的时候，我们发现，必须丢掉网络的第三层，才能级联自联想神经网络。然而，有一种更好的神经网络模型，这就是受限玻尔兹曼机。使用层叠波尔兹曼机组成深度神经网络的方法，在深度学习里被称作深度信念网络DBN，这是目前非
BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)
BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。