零.说明: 本文的所有代码均可在 DML 找到,欢迎点星星. 注.CNN的这份代码非常慢,基本上没有实际使用的可能,所以我只是发出来,代表我还是实践过而已 一.引入: CNN这个模型实在是有些年份了,最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了,把imagenet测试的准确度提高了非常多,一个是Alex的工作,然后最近好像Zeiler又有突破性的成果,可惜这些我都没看过,主要是imagenet的数据太大了,我根本没有可能跑得动,所以学习的积极性有些打折扣.不说那么多,还是先实现一个最基础的CNN再说吧…

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…

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.36dsj.com/archives/24006 自今年七月份以来,一直在实验室负责卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),期间配置和使用过theano和cuda-convnet.cuda-convnet2.为了增进CNN的理解和使用,特写此博文,以其与人交流,互有增益.正文之前,先说几点自己对于CNN的感触.先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习…

这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理,虽然文献老了点,不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的.该作者是剑桥的研究认知科学的.翻译如有不对之处,还望告知,我好及时改正,谢谢指正! Notes on Convolutional Neural Networks Jake Bouvrie 2006年11月22 1引言 这个文档是为了讨论CNN的推导和执行步骤的,并加上一些简单的扩展.因为CNN包含着比权重还多的连接,所以结构本身就相当于实现了一种形式的正则化了.另外CN…

<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…

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…

The Impact of Imbalanced Training Data for Convolutional Neural Networks Paulina Hensman and David Masko 摘要 本论文从实验的角度调研了训练数据的不均衡性对采用CNN解决图像分类问题的性能影响.CIFAR-10数据集包含10个不同类别的60000个图像,用来构建不同类间分布的数据集.例如,一些训练集中包含一个类别的图像数目与其他类别的图像数目比例失衡.用这些训练集分别来训练一个CNN,度量其得…

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About 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…

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…

Convolutional Neural Networks NOTE: This tutorial is intended for advanced users of TensorFlow and assumes expertise and experience in machine learning. Overview CIFAR-10 classification is a common benchmark problem in machine learning. The problem i…