卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A 2D Conv Net
Conv Net Structure
Focusing on local property - Conv layer
以音頻為例， 可以將一段音頻切割成一段段， 之后連入全鏈接層， 這是最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
ANN
當(dāng)我們想關(guān)注音頻局部信息，例如音頻的頻率等。所以通過(guò)構(gòu)造一組神經(jīng)元 只關(guān)注局部以形成對(duì)應(yīng)的 feature。 Conv layer A 插入在fully-connected layer F 之前。
Conv layer
實(shí)際上卷積層不止鏈接兩個(gè)點(diǎn) 。當(dāng)卷積層多層復(fù)合時(shí)， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉到更抽象、更高維的 feature。
Composable Conv Layers
Invariance -Pooling layer
卷積層后經(jīng)常交織著池化層
- Invariance - translation 、 rotation、 scale
- Dimension Reduction ，Data Compression
- Avoid Overfitting
-
Control the length of this output layer
image
Max-pool 同時(shí)有 “Zoom-Out”作用，擴(kuò)大視野。
2-D CONV - 圖像 3-D CONV - 視頻
Math
