现在的CNN还差很多,未来满是变数. 你看,现在的应用领域也无非merely就这么几类----分类识别,目标检测(定位+识别),对象分割......,但是人的视觉可不仅仅这么几个功能啊!是吧. 先说说CNN中的C,convolution,卷积.从1998年lecun的LEnet到后来alexnet,vgg16,googlenet以及何恺明老师的resnet都是在卷积的基础上搞的.卷积是什么,就是用一个抽象出某种特定特征的矩阵去部分连接乘以我们的图像矩阵,然后输出一个矩阵,输出的矩阵则包含了图像对…

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd…

近期一直在看卷积神经网络,想改进改进弄出点新东西来.看了好多论文,写了一篇综述.对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识,和大家分享下. 事实上卷积神经网络并非一项新兴的算法.早在上世纪八十年代就已经被提出来,但当时硬件运算能力有限,所以当时仅仅用来识别支票上的手写体数字,而且应用于实际. 2006年深度学习的泰斗在<科学>上发表一篇文章,论证了深度结构在特征提取问题上的潜在实力.从而掀起了深度结构研究的浪潮,卷积神经网络作为一种已经存在的.有一定应用经验的深度结构.又一次回到人们视线,此时硬件…

摘要 过去几年,深度学习在解决诸如视觉识别.语音识别和自然语言处理等很多问题方面都表现出色.在不同类型的神经网络当中,卷积神经网络是得到最深入研究的.早期由于缺乏训练数据和计算能力,要在不产生过拟合的情况下训练高性能卷积神经网络是很困难的.标记数据和近来GPU的发展,使得卷积神经网络研究涌现并取得一流结果.本文中,我们将纵览卷积神经网络近来发展,同时介绍卷积神经网络在视觉识别方面的一些应用. 引言 卷积神经网络(CNN)是一种常见的深度学习架构,受生物自然视觉认知机制启发而来.1959年,Hub…

CLIP:多模态领域革命者 当前的内容是梳理<Transformer视觉系列遨游>系列过程中引申出来的.目前最近在AI作画这个领域 Transformer 火的一塌糊涂,AI画画效果从18年的 DeepDream[1] 噩梦中惊醒过来,开始从2022年 OpenAI 的 DALL·E 2[2] 引来插画效果和联想效果都达到惊人效果.虽然不懂,但是这个话题很吸引ZOMI,于是就着这个领域内容来看看有什么好玩的技术点. 但是要了解:Transformer 带来AI+艺术,从语言开始遇到多模态,碰撞…

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…

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…

<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…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <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 i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <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…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <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 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <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…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,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…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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…

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层…

<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…

<ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks> 剖析 CNN 领域的经典之作, 作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集ImageNet, 图像的种类为1000 种的深度卷积神经网络.并在图像识别的benchmark数据集上取得了卓越的成绩. 和之间的LeNet还是有着异曲同工之妙.这里涉及到 category 种类多的因素,该网络考虑了多通道卷积操作, 卷积操作也不是 LeNet 的单通道…

『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 深度学习小白——卷积神经网络可视化(二) TensorBoard--TensorFlow可视化 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献:<Visualizing and Understanding Convolutional Networks>,可以说是CNN领域可视化理解的开山之作,…

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html DRIVE数据集下载百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears实现眼部血管分割源码python2.7版本的百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1C_1ikDwexB0hZvOwMSeDtw 提取码:8m1q U-net+kears…

目录 0. 前言 1. 第一篇 2. 第二篇 3. 第三篇keras实现 4. 一篇关于U-Net的改进 0. 前言   今天读了U-Net觉得很不错,同时网上很多很好很详细的讲解,因此就不再自己写一个overview了,互联网的意义就是给了我们相互学习,相互借鉴的黄金机会(懒惰完美的接口). 1. 第一篇 1. 按论文章节回顾具体内容 1. Abstract   在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略,它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据.在U-net的结构中,包括捕获一…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 机器学习与统计学 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展,不少学者尝试讲CV应用到教学领域,能够代替老师去阅卷,将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来,从而进一步…

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste…

引言 传统的3D卷积神经网络(CNN)计算成本高,内存密集,容易过度拟合,最重要的是,需要改进其特征学习能力.为了解决这些问题,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,它是标准3D卷积层的有效替代方案.所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域(例如,\(3×3×3\))输入图的每个位置以获得特征图.通过在每个位置的3D局部邻域中的多个固定低频点处计算3D短期傅里叶变换(STFT)来提取相位.然后,在通过激活函数之后,在不同频率点处的这些特征图被线性组合.所述ReLPV块提供至少,显著参数节约…

过年放了七天假,每年第一件事就是立一个flag——希望今年除了能够将技术学扎实之外,还希望能够将所学能够用来造福社会,好像flag立得有点大了.没关系,套用一句电影台词为自己开脱一下——人没有梦想,和咸鱼有什么区别.闲话至此,进入今天主题:Transformer.谷歌于2017年提出Transformer网络架构,此网络一经推出就引爆学术界.目前,在NLP领域,Transformer模型被认为是比CNN,RNN都要更强的特征提取器. Transformer算法简介 Transformer引入了s…

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

摘要:本文带大家快速浏览昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本的关键特性. 全新的昇思MindSpore全场景AI框架1.6版本已发布,此版本中昇思MindSpore全场景AI框架易用性不断改进,提升了开发效率,控制流性能提升并支持副作用训练,与此同时,昇思MindSpore全场景AI框架发布高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时…

原文地址:http://www.yangzhiping.com/tech/github.html 正是Github,让社会化编程成为现实.本文尝试谈谈GitHub的文化.技巧与影响. Q1:GitHub是什么 Q2:GitHub风格 Q3: 在GitHub,如何跟牛人学习 Q4: 享受纯粹的写作与演讲 Q5: 代码帮你找工作 Q6: GitHub还在影响一些什么 Q7: 除了GitHub,还可以选择什么? Q1:GitHub是什么 A1:一家公司 年4月创办.迄今拥有59名全职员工,主要提供基于…