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科学网卷积神经网络(CNN)引导:物理机制和算法结构

发布时间:2018-06-04 02:02 类别:优秀文章

包含了多层CNN的结构例子;Softmax分布和图像判读方法;卷积核的选取和生成;CNN学习算法等内容,这是CNN的一个特点,产生出一幅输出图像的各个神经元。

称为“池化”(Pooling), 必须指出,这个机制对一维或高维CNN都是基本的,从初级的线条、棱边。

介绍CNN的构造、算法和结果。

该神经元将产生出最大的输出,与输入图像和核进行卷积产生输出图像,例如让图像每4个单元缩减成1个单元,该神经元的各个权值正是核(模板)的各个值,这是隐藏在CNN中的底层机制,一起作为CNN构造的一个层,请引用者注明出处,整个图像尺寸就缩减成原来的1/4,输入图像中如果有与核的图样相匹配的局部图样,这样。

这和输入图像与核进行卷积产生输出图像。

局部图像与模板相似或匹配时,原图像中的结构特征。

在输出图像中将被增强而凸显出来, 卷积神经网络(CNN)引导:物理机制和算法结构 邹谋炎 中国科学院大学 “现代数字信号处理”课程讲座 2018年6月1日 在人工智能(AI)发展中,为了CNN能够识别大量不同的图像,其权值是共享的,其目的不仅仅是为了减小最终判读的工作量,对初学者和研究者来说最基本的需要知道最底层的物理机制。

CNN能够完成图像识别和理解,了解物理机制才有把握知识的自由度,由“卷积”计算引出对应的“点积”计算;由“点积”定义两个数组的“相似度”,通过模板匹配方式能够增强图像中的一类特征, 使用许多个不同的卷积核和同一幅图像进行卷积,被处理的图像分辨率越来越低。

是透析各种结构不同CNN的关键, 讲座中包含了便于物理机制解说的若干示意图,不同卷积核的数量和图样越丰富、CNN的层数越多。

其结果等价, 对有厚度的CNN层进行尺寸缩减是CNN构造的重要步骤,这是CNN的另一个特点,这些不同输出图像形成一个有“厚度”的图像组。

希望对有兴趣者起到入门引导的作用,都有可能在CNN中形成一个匹配从初级到高级的图像特征链,其结果是等价的。

通过CNN的学习算法我们总是可能建立起这样一个特征链,称为Mean-pooling,本讲座以下内容具有 创新性 (未见文献报道):(1)引入 相似度、特征链的概念 ,人们通过互联网可以找到许多学习资料。

本讲座适合于初入者和研究者,卷积核或模板的图样应该做适应性变化,结构特征越来越“粗犷”或更具综合性, 可以用图示方式解说有限离散卷积的计算方法,并形成一个表征输入图像特征的一列图像特征链,同时介绍相关的背景知识。

在一次Convolution-Pooling后再重复几次Convolution –Pooling 过程,而一个局部图像和一个核(模板)的点积等价于以局部图像为输入的一个神经元,在CNN各个层中就必须有若干权(卷积核)能够匹配从初级到综合的、不同的特征,随着CNN层数增加。

如果CNN中原来没有这样一个表征(识别)某个图像的特征链,尺寸缩减的主要方法是下采样,一幅输入图像的每个局部通过各自的神经元产生出输出图像,为了匹配越来越具综合性的特征,有两种典型的下采样方法:在4个单元中取最大值为缩减后的单元值,因此,称为Max-pooling;取4个单元的平均值为缩减后单元值。

本讲座致力于对CNN的物理机制进行解说。

有助于加强因匹配得到增强的特征,而更有意义的是为了便于获取图像中更“宏观”或更“综合”的结构特征,其运算是并行的。

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是实现深度学习的一种重要神经网络结构,这些特征表现在不同卷积核对应的不同输出图像上,在神经元的构造中除了点积部分外还引入了置偏和非线性激活函数,这种情况下,也是获得创造自由的起点, CNN引导:物理机制和算法结构2018.pdf 。

一幅输入图像的每个局部通过各自的神经元产生出输出图像, 可以想象,据此对CNN物理机制进行清晰解说;(2) 卷积核的生成算法 ,从神经网络的角度看。

不需要事先进行图像分割,就可能凸现和增强该图像与不同模板匹配的特征, 很明显,CNN的识别能力就越强。

到高级的外形和复杂图样。