DNN结构演进History—CNN( 优化，LeNet, AlexNet )

本文相对于摘抄的文章已经有大量的修改,如有阅读不适,请移步原文. 以下摘抄转自于维基:基于深度学习的图像识别进展百度的若干实践从没有感知域(receptive field) 的深度神经网络,到固定感知域的卷积神经网络,再到可变感知域的递归神经网络,深度学习模型在各种图像识别问题中不断演进. 曾经爆炸式增长的参数规模逐步得到有效控制,人们将关于图像的先验知识逐渐用于深度学习,大规模并行化计算平台愈加成熟,这些使我们能够从容应对大数据条件下的图像识别问题. CNN的二维处理递进结构天然适合图像处理…

ANN：DNN结构演进History—LSTM网络

为了保持文章系列的连贯性,参考这个文章: DNN结构演进History-LSTM_NN 对于LSTM的使用:谷歌语音转录背后的神经网络摘要: LSTM使用一个控制门控制参数是否进行梯度计算,以此避免梯度消失或者爆炸. LSTM的优势与不足 LSTM的不足 LSTM的高效截断版本并不能很轻松的解决"强延迟异或"类的问题. LSTM的每个存储单元块需要一个输入门和一个输出门,而这在其他的循环方法中并不是必需的. 常数误差流通过存储单元内部的"Constant Error…

ANN：DNN结构演进History—LSTM_NN

前言语音识别和动作识别(Action.Activities) 等一些时序问题,通过微分方式可以视为模式识别方法中的变长模式识别问题.语音识别的基元为音素.音节,字母和句子模式是在时间轴上的变长序列:Action的基元为Pose,action的识别为pose的时间序列模式. 我们跟随时间的脚步,试图解释现在.理解过去.甚至预测未来........ 在概率分析的层面,RNN通过循环结构展开处理变长问题,对不同的长度训练不同的概率模型,并以参数的形式存储在网络中,成为天生适合处理时序分析的复杂模型…

DNN结构演进History—CNN-GoogLeNet ：Going Deeper with Convolutions

抄袭了一片文章,进行少量修改:http://www.gageet.com/2014/09203.php 作者:Christian Szegedy( google ) 刘伟(北卡罗来纳大学) 贾清扬(Google) ....... (.......) GoogleNet的研究点是引入了Inception结构,构建网络中的网络,使网络稀疏化,使CNN网络更像一个"神经元-网络".因此可以实现:看起来更深,其实更稀疏,全局性能更好的网络.在数学上表示为,把稀疏网络转化成…

ANN：DNN结构演进History—RNN

前言: CNN在图像处理领域的极大成功源于CNN的二维递进映射结构,通过训练多层卷积核来进行特征提取函数训练,在二维图像的稀疏表达和语义关联分析方面有天生的结构优势.而涉及时序问题的逻辑序列分析-边长序列分析,需要引入适合解决其问题的方法. 引入RNN:在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forward neural net,简称FNN)具有出色的表现,取得了许多成功,它曾在许多不同的任务上--包括手写数字识别和目标分类上创造了记录.甚至到了今天,FNN在解决分类任务上始终都比其他方法…

LeNet,AlexNet,GoogleLeNet,VggNet等网络对比

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…

DNN结构构建：NAS网络结构搜索和强化学习、迁移学习

前言谷歌推出的NASNet架构,用于大规模图像分类和识别.NASNet架构特点是由两个AutoML设计的Layer组成--Normal Layer and Reduction Layer,这样的效果是不再需要相关专家用human knowledge来搭建卷积网络架构,直接用RNN把Hyperparameter计算出来,这样就实现了网络结构自动学习. 论文:Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition 强化学…

五大经典卷积神经网络介绍：LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet

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/…

经典深度学习CNN总结 - LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

参考了: https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618 LeNet 参考:https://www.jianshu.com/p/ce609f9b5910 AlexNet 参考:https://baike.baidu.com/item/AlexNet/22689612?fr=aladdin GoogLeNet 201…

CNN结构：可用于时序预测复合的DNN结构-AcGANs、误差编码网络 ENN

前言:模式识别问题模式函数是一个从问题定义域到模式值域的一个单射. 从简单的贝叶斯方法,到只能支持二分类的原始支持向量机,到十几个类的分类上最好用的随机森林方法,到可以支持ImageNet上海量1860个类且分类精度极高的InceptionV4(参考:CNNhttp://blog.csdn.net/wishchin/article/details/45286805),其模式函数为 f( x ) = { X-->Y }|{ X = ImageNet的图片,Y={ 1860个类的标记 } }…

Eureka 缓存结构以及服务感知优化

目录 Eureka-Client获取注册信息 Eureka-Server管理注册信息服务感知优化果然好记性不如烂笔头,再简单的东西不记录下来总是会忘的! 本文首先会分析eureka中的缓存架构.并在此基础上优化服务之间的感知 Eureka-Client获取注册信息 eureka-client获取注册信息可分为两种,分别是全量获取和增量获取. Eureka-Client 启动时,首先执行一次全量获取进行本地缓存注册信息,代码如下: @Inject DiscoveryClient(Applica…

LeNet, AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet的网络结构

1. LeNet 2. AlexNet 3. 参考文献: 1. 经典卷积神经网络结构——LeNet-5.AlexNet.VGG-16 2. 初探Alexnet网络结构 3.…

linux history命令优化

主要功能: 1, 可以记录哪个ip和时间(精确到秒)以及哪个用户,作了哪些命令 2,最大日志记录增加到4096条把下面的代码直接粘贴到/etc/profile后面就可以了 #history modify export HISTTIMEFORMAT="[%Y.%m.%d %H:%M:%S-$USER_IP-$USER]" USER_IP=`who -u am i &>/dev/null| awk '{print $NF}'|sed -e 's/[()]//g'` if […

AI：IPPR的数学表示-CNN结构进化（Alex、ZF、Inception、Res、InceptionRes）

前言: 文章:CNN的结构分析-------: 文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析科普一下…

Caffe2：ubuntuKylin17.04使用Caffe2.LSTM

一早发现caffe2的较成熟的release版发布了(the first production-ready release),那么深度学习平台在之后一段时间也是会出现其与tensorflow相互竞争的局面. 从打开这个caffe2的官网就会发现,有了Facebook的支持,连界面也好看多了.不过再仔细看看,觉得又和tensorflow有一丝像,从内到外. 类似于TensorFlow的构建,Caffe2默认包含了LSTM单元,即可以基于Caffe构建RNN和LSTM网络,用于处理变长模式识别问题.…

Caffe2：使用Caffe构建LSTM网络

前言: 一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络. 原文:(Caffe)LSTM层分析入门篇:理解LSTM网络 LSTM的官方简介: http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html#id1 GitHub上的Caffe_LSTM: https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm RNN-LSTM公式推导:http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/4…

Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 8

Convolutional Neural Networks (CNNs / ConvNets) 前面做了如此漫长的铺垫,现在终于来到了课程的重点.Convolutional Neural Networks, 简称CNN,与之前介绍的一般的神经网络类似,CNN同样是由可以学习的权值与偏移量构成,每一个神经元接收一些输入,做点积运算加上偏移量,然后选择性的通过一些非线性函数,整个网络最终还是表示成一个可导的loss function,网络的起始端是输入图像,网络的终端是每一类的预测值,通过一个ful…

Machine Learning 资料

Awesome系列 Awesome Machine Learning Awesome Deep Learning Awesome TensorFlow Awesome TensorFlow Implementations Awesome Torch Awesome Computer Vision Awesome Deep Vision Awesome RNN Awesome NLP Awesome AI Awesome Deep Learning Papers Awesome 2vec Deep…

CNN网络架构演进：从LeNet到DenseNet

卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀.CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构越来越复杂,解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙.新年有假期,就好好总结一波CNN的各种经典架构吧,领略一下CNN的发展历程中各路大神之间的智慧碰撞之美. 上面那图是ILSVRC历年的Top-5错误率,…