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[CNN] Understanding Convolution

From: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一个概念需经过反复的推敲以及时间的沉淀,之后才能真正理解 [OpenCV] Image Processing - Spatial Filtering [CNN] What is Convolutional Neural Network 何谓卷积? 首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像. 然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应…

Understanding Convolution in Deep Learning

Understanding Convolution in Deep Learning Convolution is probably the most important concept in deep learning right now. It was convolution and convolutional nets that catapulted deep learning to the forefront of almost any machine learning task the…

[CNN] What is Convolutional Neural Network

Ref: 从LeNet-5看卷积神经网络CNNs 关于这篇论文的一些博文的QAC: 1. 基本原理 MLP(Multilayer Perceptron,多层感知器)是一种前向神经网络(如下图所示),相邻两层网络之间全连接. sigmoid通常使用tanh函数和logistic函数. 1998年Yann LeCun在论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”中提出了LeNet-5,并在字母识别中取得了很好的效果.LeNet…

本人AI知识体系导航 - AI menu

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

Spatial convolution

小结: 1.卷积广泛存在与物理设备.计算机程序的smoothing平滑.sharpening锐化过程: 空间卷积可应用在图像处理中:函数f(原图像)经过滤器函数g形成新函数f-g(平滑化或锐利化的新图像). 卷积可应用在物理设备.计算程序,对数据进行平滑化或锐利化. 空间卷积也应用于图像处理中的边缘检测.特征提取.动作提取.图形匹配等. http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution…

【机器学习Machine Learning】资料大全

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts This post is the first in a series I’ll be writing for Parallel Forall that aims to provide an intuitive and gentle introduction todeep learning. It covers the most important deep learning concepts and aims…

（转） Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts

Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts Share:   Posted on November 3, 2015by Tim Dettmers 7 CommentsTagged cuDNN, Deep Learning, Deep Neural Networks, Machine Learning,Neural Networks   This post is the first in a series I’ll be writing for Paral…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料【转】

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

深度学习笔记（十四）车道线检测 SCNN

论文:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码:https://github.com/XingangPan/SCNN 参考: 数据集:CULane Overview 一般的 CNNs 通常是通过堆叠卷积层来实现的.然而这种方式不能有效的获取各行各列像素检的空间关系.而这种空间关系对于类似车道线检测这种具有“形状先验强但是外观一致性若”的语义目标来说是很重要的. 在这篇论文中,作者提出了一种名为 SCNN(Spa…

【MT】牛津的MT教程

Preamble This repository contains the lecture slides and course description for the Deep Natural Language Processing course offered in Hilary Term 2017 at the University of Oxford. This is an advanced course on natural language processing. Automatica…

DeepLearning训练方法

1.BN层训练技巧 缩小输入尺寸,这样可以提高batchsize的大小,在BN层适应了该数据集后,固定住BN层参数,放大输入尺寸继续训练 2.语义分割中解决网络输出尺寸与原尺寸的gap方法(如 1/8 output) (1)加入deconvolution层 (2)TuSimple采用的DUC方法 Understanding Convolution for Semantic Segmentation…

【深度学习】Pytorch 学习笔记

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

【NLP】彻底搞懂BERT

# 好久没更新博客了,有时候随手在本上写写,或者Evernote上记记,零零散散的笔记带来零零散散的记忆o(╥﹏╥)o..还是整理到博客上比较有整体性,也方便查阅~ 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火.整个ML界略有耳闻的模型,网上相关介绍也很多,但很多技术内容太少,或是写的不全面半懂不懂,重复内容占绝大多数(这…

【Semantic Segmentation】DeepLab V3（转）

原文地址:DeepLabv3 代码: TensorFlow Abstract DeepLabv3进一步探讨空洞卷积,这是一个在语义分割任务中:可以调整滤波器视野.控制卷积神经网络计算的特征响应分辨率的强大工具.为了解决多尺度下的目标分割问题,我们设计了空洞卷积级联或不同采样率空洞卷积并行架构.此外,我们强调了ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块,该模块可以在获取多个尺度上卷积特征,进一步提升性能.同时,我们分享了实施细节和训练方法,此次提出的DeepLab…

Saw a tweet from Andrew Liam Trask, sounds like Oxford DeepNLP 2017 class have all videos slides practicals all up. Thanks Andrew for the tip!

Saw a tweet from Andrew Liam Trask, sounds like Oxford DeepNLP 2017 class have all videos/slides/practicals all up. Thanks Andrew for the tip! Preamble This repository contains the lecture slides and course description for the Deep Natural Language P…

Transformer —— attention is all you need

https://www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.html Transformer -- attention is all you need Transformer模型是2018年5月提出的,可以替代传统RNN和CNN的一种新的架构,用来实现机器翻译,论文名称是attention is all you need.无论是RNN还是CNN,在处理NLP任务时都有缺陷.CNN是其先天的卷积操作不很适合序列化的文本,RNN是其没有并行化,很容易超出内存限制(比如50to…

Machine Learning 文章导读

Machine Learning Algorithms Linear Regression and Gradient Descent Local Weighted Regression Algorithm Logistic Regression Generative Model vs Discriminative Model Naive Bayes and Laplace Smoothing k-Nearest Neighbors Algorithm Decision Tree Algorith…

mnist数据集tensorflow实现

TensorFlow——CNN实现MNIST手写体识别 2019年04月08日 21:46:19 星空Ice_ 阅读数 83   文章目录 TensorFlowCNN实现MNIST 1,数据集 2,回归模型——Softmax 3,卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 卷积 Convolution 池化 Pooling 卷积神经网络结构 函数定义 权重初始化 偏置量初始化 卷积函数 池化函数 3.1,Input layer 输入层 3.2,Convol…

torch基础学习

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积…

【面向代码】学习 Deep Learning（三）Convolution Neural Network(CNN)

========================================================================================== 最近一直在看Deep Learning,各类博客.论文看得不少 但是说实话,这样做有些疏于实现,一来呢自己的电脑也不是很好,二来呢我目前也没能力自己去写一个toolbox 只是跟着Andrew Ng的UFLDL tutorial 写了些已有框架的代码(这部分的代码见github) 后来发现了一个matlab的Deep…

[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

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.…

A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Part One （CNN）笔记

原文链接:https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/A-Beginner's-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks/ 借这篇文章进行卷积神经网络的初步理解(Convolutional Nerual Networks) Image Classification Image classification(图像分类) is the task of taking an inp…

CNN for NLP (CS224D)

斯坦福课程CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing lecture13:Convolutional neural networks -- for sentence classification 主要是学习笔记,卷积神经网络(CNN),因为其特殊的结构,在图像处理和语音识别方面都有很出色的表现.这里主要整理CNN在自然语言处理的应用和现状. 一.RNNs to CNNs 学过前面lecture的朋友,应该比较清楚.RNNs一般只能获…

A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks(转)

A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks Introduction Convolutional neural networks. Sounds like a weird combination of biology and math with a little CS sprinkled in, but these networks have been some of the most influential…