的畫素，以此類推，第二個卷積層的每乙個神經元僅連線位於第乙個卷積層的乙個小方格的神經元。
感受野卷積層
由此牽扯出感受野的定義，感受野是指在視通路2
上各層次的神經細胞，有簡單到複雜，它們所處理的資訊，分別對應於視網膜上的乙個區域性區域，層次越深入，該區域就越大。卷積神經網路就是模仿生理學視覺的這個特點，通過多層卷積層，逐步深入。具體細節請看上圖！
對於什麼是視通路，生理學上講指的是物體在可見光的照射下經眼睛的光學系統在眼底視網膜上形成物像，視網膜上的感光細胞又將視網膜上接收的光能轉換為神經衝動，經過視交叉部分地交換神經纖維後，形成視束，傳到中樞神經系統，包括丘腦的外膝體，上丘和視皮層。經過這個流程，人就能看見物體，這整個流程就是視通路。具體細節請看上圖！
因此，整個卷積神經網路就是模仿眼睛的機理，通過逐層處理，提取特徵，最後形成對物體整體的描述。
1 #-*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 created on wed nov 7 15:45:53 2018
4 @author: zhen
5 """
6 7 import
numpy as np
8 from sklearn.datasets import
load_sample_images
9 import
tensorflow as tf
10 import
matplotlib.pyplot as plt
11 12 #
載入資料集
13 dataset = np.array(load_sample_images().images, dtype=np.float32)
14 batch_size, height, width, channels =dataset.shape
15 16 filters_test = np.zeros(shape=(7, 7, channels, 2), dtype=np.float32)
17 filters_test[:, 3, :, 0] = 1 #
垂直18 filters_test[3, :, :, 1] = 1 #
水平19
20 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(none, height, width, channels))
21 #
卷積22 convolution = tf.nn.conv2d(x, filter=filters_test, strides=[1, 2, 2, 1], padding='
same')
23 #
pooling
24 max_pool = tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 4, 4, 1], strides=[1, 4, 4, 1], padding='
valid')
25 26with tf.session() as sess:
27 convolution_output = sess.run(convolution, feed_dict=)
28 max_pool_output = sess.run(max_pool, feed_dict=)
29
30 plt.imshow(convolution_output[0, :, :, 0]) #
繪製特徵圖
31plt.show()
32 plt.imshow(max_pool_output[0].astype(np.uint8)) #
繪製特徵圖
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
神經網路 卷積神經網路
1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...
卷積神經網路 有趣的卷積神經網路
一 前言 最近一直在研究深度學習，聯想起之前所學，感嘆數學是一門樸素而神奇的科學。f g m1 m2 r 萬有引力描述了宇宙星河運轉的規律，e mc 描述了恆星發光的奧秘，v h d哈勃定律描述了宇宙膨脹的奧秘，自然界的大部分現象和規律都可以用數學函式來描述，也就是可以求得乙個函式。神經網路 簡單又...