“机器学习”彻底理解美国有线电视新闻网

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作者:
水naiyue


是世纪科学家发现的视觉神经的几个视觉特征,用局部感觉的眼睛,通过局部的识别点来识别整个图形;不同的神经元有识别不同形状的能力,而视神经是叠加的,高层复杂的图案可以由简单的低水平线组成。在那之后,发现总结的操作可以很好地反映计算的视神经处理过程中,通常由LeCun传统1998发明的,它可以大大提高识别效果。
本文主要扩展了卷积层、池层和整体美国有线电视新闻网结构。
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1,原则和参数>> >
可以模拟局部感觉眼睛的特性。同一层不是完全连接的,而是一个小区域连接。这个小部分是感受野。通过构造一个特定的卷积神经元,可以模拟不同神经元对不同形状的响应特性。如下图所示,一层神经元加工将形成一幅特征图,多层叠加,层数逐渐加深。
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但是,上面的图片只是一个简单的例子。一般来说,扫描RGB不是一个矩阵,而是一个立方体。我们用一个三维块来扫描它,原理和上面的一样。
有时扫描代替顺序扫描。相反,它跳跃和扫描。每个移动2-3像素值(步幅),但不完全分离,不会造成信息丢失。这样形成的特征图比原始图像小,达到了信息采集的效果。
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如下所示,您可以表示i行的行j列的k深度的输出像素值,k表示k滤波器,w表示筛选器中的值,x表示输入,B是部分值。
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提高正确率95-96%,超过人类的决议,因为有很多种图像网狗和人类不能完全区分一个一个的。

Pathway剩余网络2015:


不再直接学习目标函数。输入直接跳过中间层,直接连接到输出端。学习残差f(x)。输入跳过中间层并直接添加到输出。
其优点是,深模型的路径依赖是有限的,即当梯度向前移动时,它必须经过所有层。如果中间层已经死了,前面的层将不会被训练。剩余网络跳跃,即使中间层已经死亡,信息仍能有效地流动,使训练信号有效地传输。


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