哪裡可以編寫卷積神經網路

⑷ 怎樣用python構建一個卷積神經網路

用keras框架較為方便

首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras

⑸ 卷積神經網路的Java實現有哪些

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。

⑹ 如何自己動手寫卷積神經網路代碼

沒有卷積神經網路的說法，只有卷積核的說法。電腦圖像處理的真正價值在於：一旦圖像存儲在電腦上，就可以對圖像進行各種有效的處理。如減小像素的顏色值，可以解決曝光過度的問題，模糊的圖像也可以進行銳化處理，清晰的圖像可以使用模糊處理模擬攝像機濾色鏡產生的柔和效果。用Photoshop等圖像處理，施展的魔法幾乎是無止境的。四種基本圖像處理效果是模糊、銳化、浮雕和水彩。?這些效果是不難實現的，它們的奧妙部分是一個稱為卷積核的小矩陣。這個3*3的核含有九個系數。為了變換圖像中的一個像素，首先用卷積核中心的系數乘以這個像素值，再用卷積核中其它八個系數分別乘以像素周圍的八個像素，最後把這九個乘積相加，結果作為這個像素的值。對圖像中的每個像素都重復這一過程，對圖像進行了過濾。採用不同的卷積核，就可以得到不同的處理效果。?用PhotoshopCS6，可以很方便地對圖像進行處理。模糊處理——模糊的卷積核由一組系數構成，每個系數都小於1，但它們的和恰好等於1，每個像素都吸收了周圍像素的顏色，每個像素的顏色分散給了它周圍的像素，最後得到的圖像中，一些刺目的邊緣變得柔和。銳化卷積核中心的系數大於1，周圍八個系數和的絕對值比中間系數小1，這將擴大一個像素與之周圍像素顏色之間的差異，最後得到的圖像比原來的圖像更清晰。浮雕卷積核中的系數累加和等於零，背景像素的值為零，非背景像素的值為非零值。照片上的圖案好像金屬表面的浮雕一樣，輪廓似乎凸出於其表面。要進行水彩處理，首先要對圖像中的色彩進行平滑處理，把每個像素的顏色值和它周圍的二十四個相鄰的像素顏色值放在一個表中，然後由小到大排序，把表中間的一個顏色值作為這個像素的顏色值。然後用銳化卷積核對圖像中的每個像素進行處理，以使得輪廓更加突出，最後得到的圖像很像一幅水彩畫。我們把一些圖像處理技術結合起來使用，就能產生一些不常見的光學效果，例如光暈等等。希望我能幫助你解疑釋惑。

⑺ 有卷積神經網路/循環神經網路的matlab編程書籍嗎，求推薦，能分享最好

推薦書籍：《MATLAB深度學習 機器學習、神經網路與人工智慧》
作 者 ：（美）Phil Kim著；敖富江，杜靜，周浩譯
出版發行 : 北京：清華大學出版社 , 2018.03
本書共6章，內容包括：機器學習、神經網路、多層神經網路的訓練、
神經網路與分類問題、深度學習、卷積神經網路。

⑻ 怎樣用python構建一個卷積神經網路

用keras框架較為方便首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras以下轉自wphh的博客。#coding:utf-8'''GPUruncommand:THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32pythoncnn.pyCPUruncommand:pythoncnn.py2016.06.06更新：

⑼ 想在github 上下載caffe的卷積神經網路 ，請問大神該怎麼實現啊

github 上的代碼是保存在代碼庫里，每個人可以創建自己的代碼庫。

你需要在其官網上搜對應的代碼庫，然後安裝 git 客戶端，通過命令來下載（clone）代碼到本地即可。

由於不了解你的 「」，我嘗試搜了一下「caffe」，隨意選擇一個代碼庫：

https://github.com/BVLC/caffe.git

下載命令：

cmd 下輸入：

gitclonehttps://github.com/BVLC/caffe.git

⑽ 利用Python實現卷積神經網路的可視化

在本文中，將探討如何可視化卷積神經網路（CNN），該網路在計算機視覺中使用最為廣泛。首先了解CNN模型可視化的重要性，其次介紹可視化的幾種方法，同時以一個用例幫助讀者更好地理解模型可視化這一概念。

正如上文中介紹的癌症腫瘤診斷案例所看到的，研究人員需要對所設計模型的工作原理及其功能掌握清楚，這點至關重要。一般而言，一名深度學習研究者應該記住以下幾點：

1.1 理解模型是如何工作的

1.2 調整模型的參數

1.3 找出模型失敗的原因

1.4 向消費者/終端用戶或業務主管解釋模型做出的決定

2.可視化CNN模型的方法

根據其內部的工作原理，大體上可以將CNN可視化方法分為以下三類：

初步方法：一種顯示訓練模型整體結構的簡單方法

基於激活的方法：對單個或一組神經元的激活狀態進行破譯以了解其工作過程

基於梯度的方法：在訓練過程中操作前向傳播和後向傳播形成的梯度

下面將具體介紹以上三種方法，所舉例子是使用Keras深度學習庫實現，另外本文使用的數據集是由「識別數字」競賽提供。因此，讀者想復現文中案例時，請確保安裝好Kears以及執行了這些步驟。

研究者能做的最簡單的事情就是繪制出模型結構圖，此外還可以標注神經網路中每層的形狀及參數。在keras中，可以使用如下命令完成模型結構圖的繪制：

model.summary()_________________________________________________________________Layer (type)                 Output Shape              Param #  

=================================================================conv2d_1 (Conv2D)            (None, 26, 26, 32)        320_________________________________________________________________conv2d_2 (Conv2D)            (None, 24, 24, 64)        18496_________________________________________________________________max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________dropout_1 (Dropout)          (None, 12, 12, 64)        0_________________________________________________________________flatten_1 (Flatten)          (None, 9216)              0_________________________________________________________________dense_1 (Dense)              (None, 128)               1179776_________________________________________________________________dropout_2 (Dropout)          (None, 128)               0_________________________________________________________________preds (Dense)                (None, 10)                1290      

=================================================================Total params: 1,199,882Trainable params: 1,199,882Non-trainable params: 0

還可以用一個更富有創造力和表現力的方式呈現模型結構框圖，可以使用keras.utils.vis_utils函數完成模型體系結構圖的繪制。

另一種方法是繪制訓練模型的過濾器，這樣就可以了解這些過濾器的表現形式。例如，第一層的第一個過濾器看起來像：

top_layer = model.layers[0]plt.imshow(top_layer.get_weights()[0][:, :, :, 0].squeeze(), cmap='gray')

一般來說，神經網路的底層主要是作為邊緣檢測器，當層數變深時，過濾器能夠捕捉更加抽象的概念，比如人臉等。

為了理解神經網路的工作過程，可以在輸入圖像上應用過濾器，然後繪制其卷積後的輸出，這使得我們能夠理解一個過濾器其特定的激活模式是什麼。比如，下圖是一個人臉過濾器，當輸入圖像是人臉圖像時候，它就會被激活。

from vis.visualization import visualize_activation

from vis.utils import utils

from keras import activations

from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.rcParams['figure.figsize'] = (18, 6)

# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, 'preds')

# Swap softmax with linear

model.layers[layer_idx].activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)

# This is the output node we want to maximize.filter_idx = 0

img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=filter_idx)

plt.imshow(img[..., 0])

同理，可以將這個想法應用於所有的類別，並檢查它們的模式會是什麼樣子。

for output_idx in np.arange(10):

  # Lets turn off verbose output this time to avoid clutter and just see the output.

  img = visualize_activation(model, layer_idx, filter_indices=output_idx, input_range=(0., 1.))

  plt.figure()

  plt.title('Networks perception of {}'.format(output_idx))

  plt.imshow(img[..., 0])

在圖像分類問題中，可能會遇到目標物體被遮擋，有時候只有物體的一小部分可見的情況。基於圖像遮擋的方法是通過一個灰色正方形系統地輸入圖像的不同部分並監視分類器的輸出。這些例子清楚地表明模型在場景中定位對象時，若對象被遮擋，其分類正確的概率顯著降低。

為了理解這一概念，可以從數據集中隨機抽取圖像，並嘗試繪制該圖的熱圖（heatmap）。這使得我們直觀地了解圖像的哪些部分對於該模型而言的重要性，以便對實際類別進行明確的區分。

def iter_occlusion(image, size=8):

    # taken from https://www.kaggle.com/blargl/simple-occlusion-and-saliency-maps

  occlusion = np.full((size * 5, size * 5, 1), [0.5], np.float32)

  occlusion_center = np.full((size, size, 1), [0.5], np.float32)

  occlusion_padding = size * 2

  # print('padding...')

  image_padded = np.pad(image, ( \  (occlusion_padding, occlusion_padding), (occlusion_padding, occlusion_padding), (0, 0) \  ), 'constant', constant_values = 0.0)

  for y in range(occlusion_padding, image.shape[0] + occlusion_padding, size):

      for x in range(occlusion_padding, image.shape[1] + occlusion_padding, size):

          tmp = image_padded.()

          tmp[y - occlusion_padding:y + occlusion_center.shape[0] + occlusion_padding, \

            x - occlusion_padding:x + occlusion_center.shape[1] + occlusion_padding] \            = occlusion

          tmp[y:y + occlusion_center.shape[0], x:x + occlusion_center.shape[1]] = occlusion_center          yield x - occlusion_padding, y - occlusion_padding, \

            tmp[occlusion_padding:tmp.shape[0] - occlusion_padding, occlusion_padding:tmp.shape[1] - occlusion_padding]i = 23 # for exampledata = val_x[i]correct_class = np.argmax(val_y[i])

# input tensor for model.predictinp = data.reshape(1, 28, 28, 1)# image data for matplotlib's imshowimg = data.reshape(28, 28)

# occlusionimg_size = img.shape[0]

occlusion_size = 4print('occluding...')heatmap = np.zeros((img_size, img_size), np.float32)class_pixels = np.zeros((img_size, img_size), np.int16)

from collections import defaultdict

counters = defaultdict(int)for n, (x, y, img_float) in enumerate(iter_occlusion(data, size=occlusion_size)):

    X = img_float.reshape(1, 28, 28, 1)

    out = model.predict(X)

    #print('#{}: {} @ {} (correct class: {})'.format(n, np.argmax(out), np.amax(out), out[0][correct_class]))

    #print('x {} - {} | y {} - {}'.format(x, x + occlusion_size, y, y + occlusion_size))

    heatmap[y:y + occlusion_size, x:x + occlusion_size] = out[0][correct_class]

    class_pixels[y:y + occlusion_size, x:x + occlusion_size] = np.argmax(out)

    counters[np.argmax(out)] += 1

正如之前的坦克案例中看到的那樣，怎麼才能知道模型側重於哪部分的預測呢？為此，可以使用顯著圖解決這個問題。顯著圖首先在這篇文章中被介紹。

使用顯著圖的概念相當直接——計算輸出類別相對於輸入圖像的梯度。這應該告訴我們輸出類別值對於輸入圖像像素中的微小變化是怎樣變化的。梯度中的所有正值告訴我們，像素的一個小變化會增加輸出值。因此，將這些梯度可視化可以提供一些直觀的信息，這種方法突出了對輸出貢獻最大的顯著圖像區域。

class_idx = 0indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

# pick some random input from here.idx = indices[0]

# Lets sanity check the picked image.from matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inline

plt.rcParams['figure.figsize'] = (18, 6)plt.imshow(val_x[idx][..., 0])

from vis.visualization import visualize_saliency

from vis.utils import utilsfrom keras import activations# Utility to search for layer index by name.

# Alternatively we can specify this as -1 since it corresponds to the last layer.

layer_idx = utils.find_layer_idx(model, 'preds')

# Swap softmax with linearmodel.layers[layer_idx].activation = activations.linear

model = utils.apply_modifications(model)grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx, seed_input=val_x[idx])

# Plot with 'jet' colormap to visualize as a heatmap.plt.imshow(grads, cmap='jet')

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

    indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

    idx = indices[0]

    f, ax = plt.subplots(1, 4)

    ax[0].imshow(val_x[idx][..., 0])

    for i, modifier in enumerate([None, 'guided', 'relu']):

        grads = visualize_saliency(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

        seed_input=val_x[idx], backprop_modifier=modifier)

        if modifier is None:

            modifier = 'vanilla'

        ax[i+1].set_title(modifier)

        ax[i+1].imshow(grads, cmap='jet')

類別激活映射（CAM）或grad-CAM是另外一種可視化模型的方法，這種方法使用的不是梯度的輸出值，而是使用倒數第二個卷積層的輸出，這樣做是為了利用存儲在倒數第二層的空間信息。

from vis.visualization import visualize_cam

# This corresponds to the Dense linear layer.for class_idx in np.arange(10):

indices = np.where(val_y[:, class_idx] == 1.)[0]

idx = indices[0]f, ax = plt.subplots(1, 4)

ax[0].imshow(val_x[idx][..., 0])

for i, modifier in enumerate([None, 'guided', 'relu']):

    grads = visualize_cam(model, layer_idx, filter_indices=class_idx,

    seed_input=val_x[idx], backprop_modifier=modifier)

    if modifier is None:

        modifier = 'vanilla'

    ax[i+1].set_title(modifier)

    ax[i+1].imshow(grads, cmap='jet')

本文簡單說明了CNN模型可視化的重要性，以及介紹了一些可視化CNN網路模型的方法，希望對讀者有所幫助，使其能夠在後續深度學習應用中構建更好的模型。 免費視頻教程：www.mlxs.top