搜档网
当前位置:搜档网 › caffe深度学习薛开宇笔记实例_基于卷积神经网络的声音识别

caffe深度学习薛开宇笔记实例_基于卷积神经网络的声音识别

caffe深度学习薛开宇笔记实例_基于卷积神经网络的声音识别
caffe深度学习薛开宇笔记实例_基于卷积神经网络的声音识别

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

深度学习系列(7):神经网络的优化方法

机器?学习中,梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式,分别是BGD 、SGD 和MBGD ,它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为: (即有n 个特征)对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像:批量量梯度下降法(Batch Gradient Descent ,简称BGD )是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新,其数学形式如下: 深度学习系列列(7):神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD (Batch Gradient Descent )

还是以上?面?小球的例例?子来看,momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG (Nesterov accelerated gradient )[Nesterov, 1983]

点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”,要是后?面地形还是很陡峭,那就继续坚定不不移地?大胆?走下去,不不然的话就减缓速度。 当然,?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里,这?里里以 作为下?一个位置的近似,将动量量的公式更更改为: 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度,?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度,这使得它可以先往前探探路路,然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的: 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能,两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能,可以看出它那条blue vector 是平?行行的,但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ,因此向量量和就是green vector ,即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活,对不不同情况有针对性。但是,?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬,接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候,可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高,系统的动能就过?大,参数向量量就会?无规律律地变动,?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧:如果慢慢减?小,可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动,实际进展很少;但如果快速地减少,系统可能过快地失去能量量,不不能到达原本可以到达的最好位置。通常,实现学习率退?火有三种?方式: θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规 制 随着我国网络视频行业的迅猛发展,搜索类视频网站盗链侵权问题日益突出。由于搜索类视频网站服务器上存储的不是具体影视作品,而是类似于种子的资源,即网络链接,对以网络深度链接方式进行的盗版侵权行为能否进行刑法评价、如何评价是一个刑法难题。 一、对视频网站深度链接行为进行刑法规制的必要性 深度链接是设链网站对第三方网站中存储文件的直接链接,用户点击之后, 即可以在不脱离设链网站的情况下,在线打开第三方网站的视频文件,观看其影视作品。 (一)视频网站深度链接行为具有严重的社会危害性 如果从技术及运作模式上分析,目前我国的视频网站深度链接侵权主要有如下两种模式: 一是直接侵权模式,即通过技术手段破解他人视频网站的保护措施,直接盗播他人的视频作品。如快播公司和百度公司均推出自己的影音播放器,这些播放器破解各正版视频网站的技术保护措施,通过搜索爬虫非法抓取他人视频信息,直接盗播他人网站内容。如已被判刑的https://www.sodocs.net/doc/9c15182531.html,和星际s电影负责人张某,为提高点击率以赢得更多广告费收入,分别使用百度影音客户端和快播公司QVOD播放软件抓取他人享有独家信息网络传播权的影视作品600余部进行盗播。 二是以技术支持方式与众多小型盗版网站联合侵权模式,即通过技

术、流量、广告联盟分成以及推广费用支持,大型搜索类视频网站与上千家小型盗版网站结成利益联盟,形成一个庞大的盗版视频产业链。 (二)用刑法从根本上遏制侵权行为 由于搜索引擎身份以及网站服务器并未储存侵权作品而只提供链接资源等行为特点,每遇侵权诉讼以及版权主管机关的立案调查,搜索类盗链视频网站均借口避风港原则来规避责任。 虽然在2012年以后的几乎所有行政处罚及法律诉讼中,法院及主管行政机关均以红旗原则认定被诉视频网站深度链接行为构成侵权,但对其侵权行为的性质多界定为民事侵权,侵权行为的后果也多是民事赔偿与行政处罚。按我国现行《著作权法》第49条的规定,当权利人的实际损失或侵权人的违法所得难以计算时,对侵权行为的法定最高赔偿额为人民币50万元。按北京市海淀区人民法院统计,该院判决的网络视频侵权案件平均赔偿额为人民币3万元;2013年11月,优酷土豆诉百度视频侵权案,原告方索赔人民币1.2亿元,法院判决赔偿49万元。虽然索赔数额与实际判决赔偿数额相差悬殊,但这已接近法院所能判处的法定赔偿的上限。 二、视频网站深度链接行为的刑法定性 我国《刑法》第217条规定,未经著作权人许可,复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品,情节严重的构成侵犯著作权罪。因此,如果视频网站的盗链侵权行为属于复制发行行为,对这种行为就应该以侵犯著作权罪定罪处罚。 2004年最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑

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

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别 摘要:本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法:卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词:深度学习,卷积神经网络,深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中,最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类,从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限,而模型的复杂程度也受到限制。 但是,目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统(multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实,而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓,而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型,处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络(DNN)在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征,之后依照该单元的规模进行学习,并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络(DBN)一个多层生成模型,而每一层都是一个统计编码器(statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点(unit)。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用,如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络(CNN),与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同,这个模型所需的连接与参照物比较少,使其训练也更简单。 层次深,规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本,以确保面对状况多变的数据时,我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体,而对计算机算法,这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型,设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络系统(CNNs)是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器(Multi-Layer Percentrons,MLPs)的变体,灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型(hierarchical)神经网络。通过运用卷积计算(convolution)将集成层(pooling layers)交织起来,CNNs可以实现特征信息的自动提取,形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构:输入,卷积,深层取样(sub-sampling)/总集成与分类层(max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层(Convolution layer) 卷积成通常可由特征图(feature map)的数目,核(kernel)的大小(sizes),与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M,如 ) , ( y x M M;这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中,它们之间有相互关

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

深度链接的侵权问题

深度链接的侵权问题 摘要:随着网络技术的不断,发展深度链接这一现象在当今社会已是屡见不鲜,但是国家关于信息网络传播权的立法中对于怎样判断深度链接的侵权构成,在确定侵权时如何把握公众利益与个人利益的关系规定不明确。本文中,我们可以从《侵权责任法》的角度对此加以评析。 关键词:侵权责任法深度链接侵权 伴随着网络空间技术的发展,信息的传播方式打破了传统传播模式的束缚,并正以一种崭新的网络传播模式呈现于我们面前。网络传播方式的无形性、难以追责性、瞬间性等特征使得传统著作权保护手段显得苍白无力,网络传播权的立法保护纷至沓来。笔者在以下的分析论述中着力说明对于在网络环境下的著作权的保护及其保护程度,如何控制这一限度以达到在适当的范围内既能维护权利人利益又不至于阻碍信息对人类社会发展的推动,实现个人权益与公众利益的平衡。 一、网络信息传播权的相关概念 1、著作权中的网络信息传播权 现行的《著作权法》第10条有关著作权内容的第12项中第一次规定了信息网络传播权,“即以有线或者无线方式向公众提供作品,使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品的权利”。2006年5月18日颁布的《信息网络传播权保护条例》的第26条中对信息网络传播的概念作了进一步的阐明,即“以有线或无线方式向公众提供作品、表演或者录音录像制品,使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品、表演或者录音录像制品的权利。” 2、网络传播权在深度链接下的特点 深度链接与一般链接相对应。一般链接是指设链者在其网站或网页上直接显示被链接的地址,网络用户能够清楚地知道设链者的网站或网页同其他网站或网页建立了链接。 而深度链接则与此不同,设链者将被链接对象的网址“埋”在自己的网站或网页当中,网络用户一般很难发现其浏览的内容是从其他网站链接而来。网络用户在链接网站的一步一步地引导之下访问被链接网站,而访问的内容并不存入设链者的服务器上,只在服务器上暂时复制”,一经关机,内容也随之消失。深度链接有以下三个特点: i网络连接实时化。用户浏览网站下载资料等必须是登陆网站时,一旦不与网络连接用户也无法获取资料。

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。

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: 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: Section II 给出了 DNN 为什么很重要的背景、历史和应用。 Section III 给出了 DNN 基础组件的概述,还有目前流行使用的 DNN 模型。 Section IV 描述了 DNN 研发所能用到的各种资源。 Section V 描述了处理 DNN 用到的各种硬件平台,以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生 bit-wise identical 结果)。 Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing),从而解决 DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。 Section VII 描述了各种用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化,同时最小化对准确率的影响。 Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。

(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

(完整版)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(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

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.sodocs.net/doc/9c15182531.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.sodocs.net/doc/9c15182531.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11大常见陷阱及应对方法

深度学习的这些坑你都遇到过吗?神 经网络11 大常见陷阱及应对方法【新智元导读】如果你的神经网络不工作,该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题,包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等,并提供解决方法和原因解释,是深度学习实践的有用资料。 如果你的神经网络不工作,该怎么办?作者在这里列出了建神经网络时所有可能做错的事情,以及他自己的解决经验。 1.忘记规范化数据 2.忘记检查结果 3.忘记预处理数据 4.忘记使用正则化 5.使用的batch太大 6.使用了不正确的学习率 7.在最后层使用了错误的激活函数 8.你的网络包含了Bad Gradients 9.初始化网络权重不正确 10.你使用的网络太深了 11.使用隐藏单元的数量不对 忘记规范化数据了

问题描述 在使用神经网络时,思考如何正确地规范化数据是非常重要的。这是一个无法改变的步骤——假如这一步骤没有小心、正确地做,你的网络就几乎不可能工作。由于这个步骤非常重要,在深度学习社区中也是众所周知的,所以它很少在论文中被提及,因此初学者常常在这一步出错。 怎样解决? 一般来说,规范化(normalization)的意思是:将数据减去均值,再除以其方差。通常这是对每个输入和输出特征单独做的,但你可能经常会希望对特征组做或特别主翼处理某些特征的规范化。 为什么? 我们需要对数据进行规范化的主要原因是大部分的神经网络流程假设输入和输出数据都以一个约是1的标准差和约是0的均值分布。这些假设在深度学习文献中到处都是,从权重初始化、激活函数到训练网络的优化算法。 还需要注意 未训练的神经网络通常会输出约在-1到1范围之间的值。如果你希望输出其他范围的值(例如RBG图像以0-255范围的字节存储)会出现一些问题。在开始训练时,网络会非常不稳定,因为比如说预期值是255,网络产生的值是-1或1——这会被大多数用于训练神经网络的优化算法认为是严重的错误。这会产生过大的梯度,可能导致梯度爆炸。如果不爆炸,那么训练的前几个阶段就是浪费的,因为网络首先学习的是将输出值缩小到大致是预期的范围。如果规范化了数据(在这种情况下,你可以简单地将数值除以128再减去1),就不会发生这些问题。 一般来说,神经网络中特征的规模也决定了其重要性。如果输出中的有一个特征规模很大,那么与其他特征相比它会产生更大的错误。类似地,输入中的大规模特征将主导网络并导致下游发生更大的变化。因此,使用神经网络库的自动规范化往往是不够的,这些神经网络库会在每个特征的基础上盲目地减去平均值并除以方差。你可能有一个输入特征,通常范围在0.0到0.001之间——这个特征的范围如此之小,因为它是一个不重要的特征(在这种情况下,你可能不想重新scale),或者因为与其他特征相比它有一些小的单元(在这种情

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

相关主题