CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

LeNet 1998年,LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络,也是整个神经网络的开山之作,称为LeNet,现在主要指的是LeNet5或LeNet-5,如图1.1所示.它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构,如果不计输入层,该模型共7层,包括2个卷积层,2个下采样层,3个全连接层. 图1.1 注:由于在接入全连接层时,要将池化层的输出转换成全连接层需要的维度,因此,必须清晰的知道全连接层前feature map的大小.卷积层与池化层输出的图像大小,其计算如图1.2所示. 图1…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le…

非常好的一篇:https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 alexnet和VGG没什么特别的,VGG深一些. Deep learning 实际上是一种 feature engineering 的方法.不论是AlexNet还是VGG-Net,倒数第二层都可以很好的描述image全局特征,所以它们通常用来当作 input image 新的 feature,用来做 image classification(最后一层N个node的softmax层,代表了N个…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

1.GoogleNet 网络: Inception V1 - Inception V2 - Inception V3 - Inception V4 1. Inception v1 split - merge - 1*1卷积,3*3卷积, 5*5卷积, 3*3池化 输入层:inception 1*1 卷积 1*1卷积 - 3*3卷积 1*1卷积 - 5*5卷积 3*3 maxpooling - 1*1 卷积 2个辅助分类器 深网络中,梯度回传到最初几层,存在严重消失问题 有效加速收敛 测试阶段不适…

from:https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/53455260 背景 论文地址:Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址:GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日,我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧,作者包括熟悉的 rbg 和何凯明,转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面…

请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和,造成梯度消失.于是有了ReLU.ReLU负半轴是死区,造成梯度变0.于是有了LeakyReLU,PReLU.强调梯度和权值分布的稳定性,由此有了ELU,以及较新的SELU.太深了,梯度传不下去,于是有了highway.干脆连highway的参数都不要,直接变残差,于是有了ResNet.强行稳定参数的均值和方差,于是有了BatchNorm.在梯度流中增加噪声,于是有了 Dropout.RNN梯度不稳定,于是加几个通路和门控,于是有了LSTM.LSTM简化…

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…

​ ​其中: 1.VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层.最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层. 2.ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设:直接映射是难以学习的.而且他们提出了一种修正方法:不再学习从 x 到 H(x) 的基本映射关系,而是学习这两者之间的差异,也就是「残差(residual)」.然后,为了计算 H(x),我们只需要将这个残差加到输入上即可. 假设残差为 F(x)=H(x)-x,那么现在我…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/…

深度卷积神经网络(AlexNet) LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意. 1.神经网络计算复杂. 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域. 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式. 神经网络发展的限制:数据.硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征,从而⼀举打破计算机视觉研究的前状. 特征: 8层变换,其中有5层卷积和2层全连接隐藏层,以及1个全连接输…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

网络化部署一直是我非常想做的,现在已经基本看到了门路.今天早上实验,发现在手机上的支持也非常好(对于相机的支持还差一点),证明B/S结构的框架是非常有生命力的.下一步就是要将这个过程深化.总结,并且封装出来.我罗列了以下具体工作,分为三天完成 1.如何将服务长期运行: 2.将cbir模型移植过来,解决垂直领域问题: 3.B/S方式是未来,学习现有框架中B/S的构建方法,还需要一些修改界面的知识: 4.webapi的实现原理: 5.styletransform模型移植,特别是手机: 6.docke…

个方面: 最初的图像检索研究主要集中在如何选择合适的全局特征去描述图像内容和采用什么样的相似性度量方法进行图像匹配. 第二个研究热点是基于区域的图像检索方法,其主要思想是图像分割技术提取出图像中的物体,然后对每个区域使用局部特征来描述,综合每个区域特征可以得到图像的特征描述.这两个研究方向都是以图像为中心,对于用于的需求缺乏分析. 第三个研究热点就是针对这一问题而展开的,借助相关的反馈的思想,根据用户的需求及时调整系统检索时用的特征和相似性度量方法,从而缩小低层特征和高层语义之间的差距. 第四个…

一.写在前面 对于C++来说,内存泄漏就是new出来的对象没有delete,俗称野指针:而对于java来说,就是new出来的Object放在Heap上无法被GC回收:而这里就把我之前的一篇内存泄漏的总结翻新,做一个更加全面规范的讲解,希望能帮到各位. 二.一些杂谈 1. 这里先安利一下java的内存分配: a) 静态存储区:编译时就分配好,在程序整个运行期间都存在.它主要存放静态数据和常量: b) 栈区:当方法执行时,会在栈区内存中创建方法体内部的局部变量,方法结束后自动释放内存: c) 堆区:…

 SignalR快速入门 ~ 仿QQ即时聊天,消息推送,单聊,群聊,多群公聊(基础=>提升,5个Demo贯彻全篇,感兴趣的玩才是真的学) 官方demo:http://www.asp.net/signalr/overview/getting-started/tutorial-getting-started-with-signalr 源码:http://pan.baidu.com/s/1dETGYGT 应用情景之一: 没太多连续的时间来研究SignalR,所以我把这篇文章分了三个阶段: 第一个阶段,…

开本系列,讨论一些有趣的 CSS 题目,抛开实用性而言,一些题目为了拓宽一下解决问题的思路,此外,涉及一些容易忽视的 CSS 细节. 解题不考虑兼容性,题目天马行空,想到什么说什么,如果解题中有你感觉到生僻的 CSS 属性,赶紧去补习一下吧. 不断更新,不断更新,不断更新,重要的事情说三遍. 谈谈一些有趣的CSS题目(一)-- 左边竖条的实现方法 谈谈一些有趣的CSS题目(二)-- 从条纹边框的实现谈盒子模型 谈谈一些有趣的CSS题目(三)-- 层叠顺序与堆栈上下文知多少 谈谈一些有趣的CSS题…

 前言: 这几天终于还是按耐不住买了一个月阿里云的学生优惠.只要是学生,在学信网上注册过,并且支付宝实名认证,就可以用9块9的价格买阿里云的云服务ECS.确实是相当的优惠. 我买的是Windows Server2012 R2数据中心版.因为这学期要学ASP.NET嘛,必须找个地方把我做的东西发上来,这下终于可以了.等到以后学Linux 的时候就把服务器换成Linux,顺便学学Linux命令行操作.但是一开始遇到一个问题,就是不管安装什么组件,都显示存储空间不足,无法应用命令,错误代码0x8007…

在知乎上看到这篇文章讲得确实挺好,从头看到尾都非常形象生动,一口气看完,没有半点模糊,非常不错,所以推荐给大家,非常值得一读. 作者:Ovear链接:https://www.zhihu.com/question/20215561/answer/40316953来源:知乎 一.WebSocket是HTML5出的东西(协议),也就是说HTTP协议没有变化,或者说没关系,但HTTP是不支持持久连接的(长连接,循环连接的不算)首先HTTP有1.1和1.0之说,也就是所谓的keep-alive,把多个HT…

转载请在页首注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/6238826.html 一:本文使用范围 此文不仅仅局限于spring boot,普通的spring工程,甚至是servlet工程,都是一样的,只不过配置一些监听器的方法不同而已. 本文经过作者实践,确认完美运行. 二:Spring boot使用websocket 2.1:依赖包 websocket本身是servlet容器所提供的服务,所以需要在web容器中运行,像我们所使用的tomcat,当然…

原文地址:初学seaJs模块化开发,利用grunt打包,减少http请求 未压缩合并的演示地址:demo2 学习seaJs的模块化开发,适合对seajs基础有所了解的同学看,目录结构 js — —dist   //压缩后的目标文件夹 —lib   //各个模块 —drag    //拖拽模块 —scale   //缩放模块 —seajs    //seajs库 —seajs_drag    //入口的主文件main.js —main.js /*——————————————————————————…

相关知识自行搜索,直接上干货... 使用的资源: nginx主服务器一台,nginx备服务器一台,使用keepalived进行宕机切换. tomcat服务器两台,由nginx进行反向代理和负载均衡,此处可搭建服务器集群. redis服务器一台,用于session的分离共享. nginx主服务器:192.168.50.133 nginx备服务器:192.168.50.135 tomcat项目服务器1:192.168.50.137 tomcat项目服务器2:192.168.50.139 redis服…

MVC开发中几种以AOP方式实现的Filters是非常好用的,默认情况下,我们通过App_Start中的FilterConfig来实现的过滤器注册是全局的,也就是整个应用程序都会使用的,针对单独的Filter我们不得不去单独的Controller或者Action去定义 如图: 那么问题来了,我现在想在FitlerConfig里面去维护所有的过滤器,但是又想实现自定义的过滤器该咋搞,MVC默认不支持! 我们先来看看,MVC默认的Fitlers注册是怎样的官方源码:GlobalFilterColle…

前两天帮同学实现在线预览word文档中的内容,而且需要提供可以下载的链接!在网上找了好久,都没有什么可行的方法,只得用最笨的方法来实现了.希望得到各位大神的指教.下面我就具体谈谈自己的实现过程,总结一下学习中的收获. 我相信很多程序员都遇到过,有些word文档希望直接在浏览器中打开进行预览,但是浏览器往往不是很配合,直接就提示下载,不像pdf文档,浏览器可以直接进行预览.Word文档甚至始终都会通过本地的Office软件打开.那么,问题来了,如何可以在线浏览word文档呢? 其实,我在最初的时候…

本文固定链接http://blog.csdn.net/pspgbhu/article/details/51205264 本人自学前端一个多月,写个几个网页想要用来应聘,网上搜各种搭建网站的方法,发现不是要收费就是很麻烦.终于黄天不负有心人,让我找见了github pages,不但免费,还非常的方便!! 在这里我就来分享给大家,同时也希望像我一样的前端新人不用再走弯路了. 1.首先你要有你写好的网页文件 2.需要去GitHub注册一个账号 进入链接https://github.com/  页面右上…

最近做一个小项目,需要用到struts2标签从数据库查询数据,并且用迭代器iterator标签在查询页面显示,可是一开始,怎么也获取不到数据,想了许久,最后发现,是自己少定义了一个变量,也就是var变量.<s:iterator>标签有一个value属性,用来存放在Action类的方法中存数据的list集合,还有一个id,好像是说指定集合的索引的意思,就是给list集合遍历出来的每个对象加上一个数字标签,反正我是这么理解的,没用过.还有一个很重要,就是var变量,我在s:iterator按ctr…

以下是我编写的DataAccess通用数据库访问类,简单易用,支持:内联式创建多个参数.支持多事务提交.支持参数复用.支持更换数据库类型,希望能帮到大家,若需支持查出来后转换成实体,可以自行扩展datarow转实体类,也可以搭配dapper.net实现更强大的功能. /// <summary> /// 通用数据库访问类,支持多种数据库,无直接依赖某个数据库组件 /// 作者:Zuowenjun /// 日期:2016-6-3(修订:2016-10-6) /// </summary>…