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電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>卷積神經網絡的權值反向傳播機制和MATLAB的實現方法

卷積神經網絡的權值反向傳播機制和MATLAB的實現方法

2018-12-06 | rar | 1.62 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  深度學習是多層神經網絡運用各種學習算法解決圖像、文本等相關問題的算法合集。卷積神經網絡作為深度學習的重要算法,尤其擅長圖像處理領域。卷積神經網絡通過卷積核來提取圖像的各種特征,通過權值共享和池化極大降低了網絡需要訓練的數量級。本文以MINST手寫體數據庫為訓練樣本,討論卷積神經網絡的權值反向傳播機制和MATLAB的實現方法;對激活函數tanh和relu梯度消失問題進行分析和優化,對改進后的激活函數進行訓練,得出最優的修正參數和學習速率。

  卷積神經網絡最早是由Yann Lecun 提出用于手寫數字識別,近年來在語音識別,自然語言處理等方面,均取得重大突破。卷積神經網絡在傳統神經網絡的基礎上,最重要的改進是局部感知、權值共享,卷積神經網絡中的卷積層有若干個特征地圖(Feature Map)構成[2]。每個feature map由若干神經元組成,代表著提取出的圖像特征,這些神經元通過同一個卷積核(權值)去卷積圖像而獲得,即這些同一個feature map共享同一組權值,權值共享機制大大減少了神經網絡需要訓練的參數量級,例如識別一個1000 × 1000的圖像,假設隱藏層有1 M即106個神經元,那么傳統神經網絡采用全連接方式需要訓練的參數個數為106 × 1000 × 1000,即1012 (2 G)個參數,顯然這個計算數量級非常龐大。而采用卷積神經網絡,假設同樣設置隱藏層有1 M個神經元,每個神經元采用10 × 10大小卷積核去感知圖像的固定區域,那么這種方式需要訓練的參數為106 × 10 × 10,即108 (100 M)個參數,卷積神經網絡局部連接的算法,一方面降低了需要訓練的參數量級,另一方更符合人類神經對于圖像的認知,即先感知局部,再到全局

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