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Su-8-人工神经网络_3_CNN-竖版1
Su-8-人工神经网络_3_CNN-竖版1
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1.有些模式比整个图像小得多 2.这些局部模式在图像中不同区域可能出现 3.对图像下采样不影响模式识别
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模式识别与机器学
习
人工神经网络（三）
中国科学院大学
苏荔
suli@ucas.ac.cn
2
卷积神经网络CNN
基本原理
技术发展
深度神经网络训练技巧
循环神经网络RNN
深度学习下的计算
机视觉
人工手动
设计特征
SVM
DNN自动
学习特征
So
f
tmax
DNN复杂度高
•
以多层感知器为例：1
00
个神经元单隐含层
MLP
•
能否简化DNN结构？
4
RGB
图像具有
36M
个元素
3600万
特征
100个
神经元
36亿
参数
CNN图像应用的Motivat
i
o
n
1.有些模式比整个图像小得多
局部模式，小区域连接所需的参数更少
5
“鸟喙”
检测器
CNN图像应用的Motivat
i
o
n
2.这些局部模式在图像中不同区
域可能出现
6
“位于图像左上角的
鸟喙”
检测器
“位于图像中部的
鸟喙”
检测器
可以用同一组参数
几乎做同样的事情
CNN图像应用的Motivat
i
o
n
3.对图像下采样不影响模式识别
下采样后图像更小，处理使用的参数更少
7
下采样
鸟
鸟
基本结构：
•
卷积层（
Convolutional L
ayer ）
区域内的模式识别
•
池化层（
P
o
oing
Layer ）
下采样
卷积神经网络
（Convoluti
onal Neural Network
s, CNN）
整个CNN
Fully
Conne
cted
Fee
df
orwar
d
network
cat
dog ……
Conv
olut
ion
Max
P
ooling
Conv
olut
ion
Max
P
ooling
Flat
ten
可重复多次：
深度
•
补充材料
李宏毅老师《机器学习》课
程讲义CNN部分
：
http://speec
h.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/cou
rses_M
L20.html
整个CNN
Conv
olut
ion
Max
P
ooling
Conv
olut
ion
Max
P
ooling
Flat
ten
可重复多次：
深度
有些模式比整幅图像
小得多
同一模式可能在不同
区域出现
对像素进行下采样不
改变目标
性质1
性质2
性质3
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