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人工智能動態
  • 來源: 張行
  • 日期: 2019-08-20
以下文章轉發自University of Chinese Academic of Scienc張行

一、卷積神經網絡簡介

                                   
     卷積神經網絡是近些年興起的一種人工神經網絡結構, 利用卷積神經網絡在圖像和語?音識別方面能夠給出更優預測結果,這一種技術也被廣泛的傳播應用。卷積神經網絡最常被應用的方面是計算機的圖像識別, 不過因為不斷地創新,它也被應用在視頻分析、自然語言處理、藥物發現等等。
     • 圖像方面有圖像識別、圖像標注、圖像主題?成、圖像內容生成、物體標注等;
     • 視頻方面有視頻分類、視頻標準、視頻預測等;
     • 自然語言方面有對話生成、文本生成、機器翻譯等;
     • 其它方面包括機器人控制、游戲、參數控制等;
     總結:CNN的強大之處在于可以將低維淺層特征映射到高維高層特征,所以凡是滿足局部相關性的數據理論上都可以用CNN來處理。

相關應用:

     人體特征檢測

     無人駕駛
                                   

     圖片識別
                                    

二、目前CNN進行圖像識別的常見架構

     比較流行的一種搭建結構是這樣, 從下到上的順序, 首先是輸入的圖片(image), 經過一層卷積層 (convolution), 然后再用池化(pooling)方式處理理卷積的信息。
                                         
                            

卷積層的介紹
     為什么卷積?圖像本身具有“二維空間特征”,通俗點說就是局部特性。


池化層的介紹
     pooling是在卷積網絡(CNN)中一般在卷積層(conv)之后使用的特征提取層,使用pooling技術將卷積層后得到的小鄰域內的特征點整合得到新的特征。一方面防止無用參數增加時間復雜度,一方面增加了了特征的整合度。pooling是用更高層的抽象表示圖像特征,做窗口滑動卷積的時候,卷積值就代表了整個窗口的特征。因為滑動的窗口間有大量重疊區域,出來的卷積值有冗余,進行最大pooling或者平均pooling就是減少冗余。  
                                     
Dropout層介紹

     Dropout是指在深度學習網絡的訓練過程中,對于神經網絡單元,按照?定的概率將其暫時從網絡中丟棄。注意是暫時,對于隨機梯度下降來說,由于是隨機丟棄,故而每一個mini-batch都在訓練不同的網絡。
 

Dropout例子
     •- 集中50人,讓這50個人密切精準分工,搞一次大爆破。
      - 將50人分成10組,每組5人,分頭行事,去隨便什么地方搞點動作,成功一次就算。
     •哪一個成功的概率比較大? 顯然是后者。因為將一個大團隊作戰變成了游擊戰。
     總結:dropout也能達到同樣的效果,它強迫一個神經單元,和隨機挑選出來的其他神經單元共同工作,達到好的效果。消除減弱了神經元節點間的聯合適應性,增強了泛化能力。

全連接介紹
     全連接層(fully connected layers,FC)在整個卷積神經網絡中起到“分類器”的作用。如果說卷積層、池化層和激活函數層等操作是將原始數據映射到隱層特征空間的話,全連接層則起到將學到的“分布式特征表示”映射到樣本標記空間的作用。
     在實際使用中,全連接層可由卷積操作實現:對前層是全連接的全連接層可以轉化為卷積核為1x1的卷積;?前層是卷積層的全連接層可以轉化為卷積核為hxw的全局卷積,h和w分別為前層卷積結果的高和寬。
                                    
三、CNN簡單手寫識別模型


 

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