%matplotlib inline Neural Networks 使用torch.nn包来构建神经网络. 上一讲已经讲过了autograd,nn包依赖autograd包来定义模型并求导. 一个nn.Module包含各个层和一个forward(input)方法,该方法返回output. 例如: 它是一个简单的前馈神经网络,它接受一个输入,然后一层接着一层地传递,最后输出计算的结果. 神经网络的典型训练过程如下: 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型: 在数据集上迭代: 通过神经网…

论文  < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

1,概述 模型量化属于模型压缩的范畴,模型压缩的目的旨在降低模型的内存大小,加速模型的推断速度(除了压缩之外,一些模型推断框架也可以通过内存,io,计算等优化来加速推断). 常见的模型压缩算法有:量化,剪枝,蒸馏,低秩近似以及紧凑模型设计(如mobileNet)等操作.但在这里有些方法只能起到缩减模型大小,而起不到加速的作用,如稀疏化剪枝.而在现代的硬件设备上,其实更关注的是模型推断速度.今天我们就讲一种既能压缩模型大小,又能加速模型推断速度:量化. 量化一般可以分为两种模式:训练后的量化(po…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2001.01587v1 [cs.NE] 1 Jan 2020 Abstract 脉冲神经网络(SNN)被广泛应用于神经形态设备中,以模拟大脑功能.在这种背景下,SNN的安全性变得重要但缺乏深入的研究,这与深度学习的热潮不同.为此,我们针对SNN的对抗攻击,确认了与ANN攻击不同的几个挑战:i)当前的对抗攻击是基于SNN中以时空模式呈现的梯度信息,这在传统的学习算法中很难获得:ii)在梯度累积过程中,输入的连续梯度与二值脉…

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr…

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking  arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到  loc…

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体…

3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation 原文章:https://www.yuque.com/lart/papers/wmu47a 动机 主要针对的任务是RGBD语义分割, 不同于往常的RGB图像的语义分割任务, 这里还可以更多的考虑来自D通道的深度信息. 所以对于这类任务需要联合2D外观和3D几何信息来进行联合推理. 深度信息编码 关于将深度信息编码为图像的方法有以下几种: 通过HHA编码来将深度信息编码为三通道: hori…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4265530.html 这一篇是整个第五章的精华了,会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法(backpropagation,BP),这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化,可谓极其经典.也是deep learning的基石之一.还是老样子,下文基本是阅读笔记(句子翻译+自己理解),把书里的内容梳理一遍,也不为什么目的,记下来以后自己可以翻阅用. 5.2 Network Tr…