Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现_convolution neural network survey

作者：代码探险家 | 2024-07-18 16:26:57

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convolution neural network survey

本文结合Deep learning的一个应用，Convolution Neural Network 进行一些基本应用，参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展，与结果展示（in python）。

分为以下几部分：

1. Convolution（卷积）

2. Pooling（降采样过程）

3. CNN结构

4. 跑实验

下面分别介绍。

PS：本篇blog为ese机器学习短期班参考资料（20140516课程），本文只是简要讲最naive最simple的思想，重在实践部分，原理课上详述。

1. Convolution（卷积）

类似于高斯卷积，对imagebatch中的所有image进行卷积。对于一张图，其所有feature map用一个filter卷成一张feature map。如下面的代码，对一个imagebatch（含两张图）进行操作，每个图初始有3张feature map(R,G,B), 用两个9*9的filter进行卷积，结果是，每张图得到两个feature map。

卷积操作由theano的conv.conv2d实现，这里我们用随机参数W，b。结果有点像edge detector是不是？

Code: （详见注释）


# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May 10 18:55:26 2014
@author: rachel
Function: convolution option of two pictures with same size (width,height)
input: 3 feature maps (3 channels <RGB> of a picture)
convolution: two 9*9 convolutional filters
"""
 
from theano.tensor.nnet import conv
import theano.tensor as T
import numpy, theano
 
 
rng = numpy.random.RandomState(23455)
 
# symbol variable
input = T.tensor4(name = 'input')
 
# initial weights
w_shape = (2,3,9,9) #2 convolutional filters, 3 channels, filter shape: 9*9
w_bound = numpy.sqrt(3*9*9)
W = theano.shared(numpy.asarray(rng.uniform(low = -1.0/w_bound, high = 1.0/w_bound,size = w_shape),
                                dtype = input.dtype),name = 'W')
 
b_shape = (2,)
b = theano.shared(numpy.asarray(rng.uniform(low = -.5, high = .5, size = b_shape),
                                dtype = input.dtype),name = 'b')
                                
conv_out = conv.conv2d(input,W)
 
#T.TensorVariable.dimshuffle() can reshape or broadcast (add dimension)
#dimshuffle(self,*pattern)
# >>>b1 = b.dimshuffle('x',0,'x','x')
# >>>b1.shape.eval()
# array([1,2,1,1])
output &#

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