深度学习 Bottleneck layer / Bottleneck feature

最近在学习deeplearning的时候接触到了bottle-neck layer,好奇它的作用于是便扒了一些论文(论文链接放在文末吧),系统的了解一下bottle-neck feature究竟有什么用. 论文[1]中对bottle-neck feature的介绍: 对应的图示如下: 直观的理解是这玩意儿应该是用来降维用的,没错,那为什么用它比较好呢,另一篇论文[2]给了解释: If we do not want to use the dimensionality reduction techn…

face recognition[翻译][深度学习理解人脸]

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本…

深度学习论文翻译解析（八）：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC…

深度学习-conv卷积

过滤器(卷积核) 传统的图像过滤器算子有以下几种: blur kernel:减少相邻像素的差异,使图像变平滑. sobel:显示相邻元素在特定方向上的差异. sharpen :强化相邻像素的差异,使图片看起来更生动. outline:也称为edge kernel,相邻像素相似亮度的像素点设成黑,有较大差异的设为白. 更多可参考 image-kernels 在线演示不同的卷积过滤器. CNN 卷积层 CNN做的事情不是提前决定好过滤器,而是把过滤器当成参数不断调整学习,学出合适的过滤器.卷积网络的…

深度学习基础（五）ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作.在其面世以后,目标检测.图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等. ResNet通过重构模型对残差映射(Residual mapping)进行拟合,而非以往那样拟合期望的潜在映射(Underlying mapping).借助这一举措,ResNet解决了"退化问题"(Degradation problem),使得训练数百甚至数千层网络成为可能,且…

大数据下基于Tensorflow框架的深度学习示例教程

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

Papers | 图像/视频增强 + 深度学习

目录 I. ARCNN 1. Motivation 2. Contribution 3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN) II. DnCNN 1. Introduction 2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network III. Li et al. IV. DCAD 1. Introduction 2. Deep CNN-based Auto…

深度学习之ResNet网络

介绍 Resnet分类网络是当前应用最为广泛的CNN特征提取网络. 我们的一般印象当中,深度学习愈是深(复杂,参数多)愈是有着更强的表达能力.凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层,后来更有了Googlenet的22层.可后来我们发现深度CNN网络达到一定深度后再一味地增加层数并不能带来进一步地分类性能提高,反而会招致网络收敛变得更慢,test dataset的分类准确率也变得更差.排除数据集过小带来的模型过拟合等问题后,我们发现过深的网络仍然还会使分…

深度学习—从LeNet到DenseNet

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. LeNet AlexNet ZF VGG GoogLeNet ResNet DenseNet 1.LeNet(1998) 闪光点:定义了CNN的基本组件,是CNN的鼻祖. LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决…

深度学习论文翻译解析（十五）：Densely Connected Convolutional Networks

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl…

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入…

(转) 实时SLAM的未来及与深度学习的比较

首页视界智尚算法技术每日技术来打我呀注册实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM” Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C…

论文阅读：Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods 《人脸识别综述：从传统方法到深度学习》

论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods <人脸识别综述:从传统方法到深度学习> 一.引言 1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法. 2.流程人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数二.人脸识…

A Full Hardware Guide to Deep Learning深度学习电脑配置

https://study.163.com/provider/400000000398149/index.htm?share=2&shareId=400000000398149( 欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章) https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/ 深度学习的完整硬件指南深度学习是计算密集型的,因此您需要具有多个内核的快速CPU,对吧?或者购买快速C…

深度学习论文翻译解析（十八）：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

论文标题:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文作者:Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1801.04381.pdf 参考的 MobileNetV2翻译博客:请点击我 (这篇翻译也不错:https://blog.csdn.net/qq_31531635/a…

深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容前言卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

Deep Learning 12_深度学习UFLDL教程：Sparse Coding_exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言理论知识:UFLDL教程.Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解).Deep learning:二十七(Sparse coding中关于矩阵的范数求导).Deep learning:二十九(Sparse coding练习) 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘本节实验比较不好理解也不好做,我看很多人最后也没得出好的结果,所以得花时间仔细理解才行. 实验内容:Exercise:Sparse Coding.从10张512*51…

用CNTK搞深度学习（二）训练基于RNN的自然语言模型 ( language model )

前一篇文章用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

深度学习笔记（三）Constitutional Neural Networks

一. 预备知识包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar…

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL…

【Todo】【转载】深度学习&神经网络科普及八卦学习笔记 & GPU & SIMD

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮. 在…

Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1

3.Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1 http://blog.csdn.net/sunbow0 Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法.在SparkMLlib中的实现.详细Spark MLlib Deep Learning(深度学习)文件夹结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源代码 2.源代码解析 3.实例第…

深度学习 CNN CUDA 版本2

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1…