lateral inhibition】的更多相关文章

http://www.indiana.edu/~p1013447/dictionary/lat_i.htm [This means that neighboring visual neurons respond LESS if they are activated at the same time than if one is activated alone. So the fewer neighboring neurons stimulated, the more strongly a neu…
目录 I. 基础知识 II. 早期尝试 1. Neocognitron, 1980 2. LeCun, 1989 A. 概况 B. Feature maps & Weight sharing C. 网络设计 D. 实验 3. LeNet, 1998 III. 历史性突破:AlexNet, 2012 1. Historic 2. 困难之处 3. 选择CNN 4. 本文贡献 5. 网络设计 A. ReLU B. Training on Multiple GPUs C. Local Response…
AlexNet学习笔记 目录 AlexNet整体结构 CNN 全连接 TensorFlow实现 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的.是由五层CNN和3层全连接实现的,用于分类网络.虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现,但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方,它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调,所以下面我们将从AlexNet入手,理解卷积神经网络的一…
原文:https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络(CNN)中各种意义 只是知道CNN是不够,我们需要对其进行解剖,继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的 简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类.识别.预测或决策等.在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征.如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义.而实…
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…
http://stats.stackexchange.com/questions/145768/importance-of-local-response-normalization-in-cnn caffe 解释: The local response normalization layer performs a kind of “lateral inhibition” by normalizing over local input regions.双边抑制.看起来就像是激活函数 几种解释以上链…
layer是建模和计算的基本单元. caffe的目录包含各种state-of-the-art model的layers. 为了创建一个caffe model,我们需要定义模型架构在一个protocol buffer定义文件中(prototxt).caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto中. Vision Layers: 头文件./include/caffe/vision_layers.hpp vision layers通常取图像为输入,产生其他图像作为输出.实际中典型的图…
CNN是工具,在图像识别中是发现图像中待识别对象的特征的工具,是剔除对识别结果无用信息的工具. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/…
此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…
AlexNet模型 <ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>阅读笔记 一直在使用AlexNet,本来早应该读这篇经典论文了.可能是这篇论文涉及到的理论有点多,解释不是很通俗,有了一段时间的实际经验后读完这篇论文深有感悟. 下面按论文的标题分别记录: The Dataset ILSVRC:1000类,每类约1000张图片,大约有120w训练图片,5w张验证图片,15w张测试图片. AlexNet输入为固定尺…
Today, I'll share a review papers about Epigenetic Landscape, the Epigenetic Landscape is related to cell differentiation. It comes from Current Biology, published in 2012. Bistability, Bifurcations, and Waddington’s Epigenetic Landscape [1] This pap…
文章相关 1 第七章:网络优化与正则化(Part1) 2 第七章:网络优化与正则化(Part2) 7.3 参数初始化 神经网络的参数学习是一个非凸优化问题.当使用梯度下降法来进行优化网络参数时,参数初始值的选取十分关键,关系到网络的优化效率和泛化能力. 梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值. 初始化为0 : 对称权重问题 所有参数为 0 $\longrightarrow$ 神经元的输出相同 $\longrightarrow$ BP梯度相同 $\longrightarrow$ 参数更…
1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE; //ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,'---这里设置字段间以逗号分隔: //LINES TE…
一.Lateral On-Scroll Sliding with jQuery的使用 View demo      Download source 1. HTML结构 <div id="ss-container" class="ss-container"> <div class="ss-row"> <div class="ss-left"> <h2 id="november&…
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 apache-hive-3.1.1 一.Hive Lateral ViewLateral View用于和UDTF函数(explode.split)结合来使用.首先通过UDTF函数拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表.主要解决在select使用UDTF做查询过程中,查询只能包含单个UDTF,不能包含其他字段.以及多个UD…
ref:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530 1.explode hive wiki对于expolde的解释如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the array (map) as separate rows. UDTFs can be used in the SELECT expres…
select 'hello', x from dual lateral view explode(array(1,2,3,4,5)) vt as x 结果是: hello   1 hello   2 hello   3 hello   4 hello   5 来自为知笔记(Wiz)…
hive> create table arrays (x array<string>) > row format delimited fields terminated by '\001' > collection items terminated by '\002' > ; OK Time taken: 0.574 seconds hive> show tables; OK arrays jigou Time taken: 0.15 seconds, Fetch…
原文地址:https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+LateralView# lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Ar…
有这样一组搜索结果数据: 租户,平台, 登录用户, 搜索关键词, 搜索的商品结果List {"tenantcode":"", "platform":"IOS","loginName":"", "keywords":"手机","goodsList":[{"skuCode":"sku00001"…
当使用UDTF函数的时候,hive只允许对拆分字段进行访问的 例如: select id,explode(arry1) from table; —错误 会报错FAILED: SemanticException 1:40 Only a single expression in the SELECT clause is supported with UDTF's. select explode(array1) from table; —正确 但是实际中经常要拆某个字段,然后一起与别的字段一起出.例如…
https://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/62894761 select sum(pitem) from (select map_values(repay_principal) principal from dw.dw_xxx) t lateral view explode (t.principal) ptab as pitem…
Lateral View和UDTF类功能函数一起使用,表中的每一行和UDTF函数输出的每一行进行连接,生成一张新的虚拟表,可以对UDTF产生的记录设置字段名称,新加的字段可以使用在sort by,group by等语句中,不需要再套一层子查询.Lateral View的作用是可以扩展原来的表数据. Lateral View Syntax: lateralView: LATERAL VIEW udtf(expression) tableAlias AS columnAlias (',' colum…
一.简介 1.Lateral View 用于和UDTF函数[explode,split]结合来使用. 2.首先通过UDTF函数将数据拆分成多行,再将多行结果组合成一个支持别名的虚拟表. 3.主要解决在select使用UDTF做查询的过程中查询只能包含单个UDTF,不能包含其它字段以及多个UDTF的情况. 4.语法:LATERAL VIEW udtf(expression)  tableAlias AS columnAlias (',' columnAlias) 5.案例: select coun…
lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一列数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合. 一个简单的例子,假设我们有一张表pageAds,它有两列数据,第一列是pageid string,第二列是adid_list,即用逗号分隔的广告ID集合: string pageid Array<int> adid_list "front_page" [1, 2, 3] "contact_page" [3,…
1. create table 创建一张目标表,指定分隔符和存储格式: create table tmp_2 (resource_id bigint ,v int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\,' LINES TERMINATED BY '\n' STORED AS TEXTFILE  TBLPROPERTIES ('serialization.null.format' = ''); //ROW FORMAT DELIMITED FI…
这个函数相当于拆开行变成列. 可以理解为行转列. select id,order_label from table_bx lateral view explode(split(work_order_label, ',')) order_label as order_label 源表: Array<int> pageid_list Array<string> adid_list [1, 2, 3] ["a", "b", "c"…
LATERAL VIEW 使用语法 原文链接: https://www.deeplearn.me/2892.html select a.id, b.son_order_path from f_jz_change_order_top_son a LATERAL VIEW explode(split(son_order_path, ',')) b as son_order_path FROM 子句可以有多个 LATERAL VIEW 子句. 后续的 LATERAL VIEWS 可以引用出现在 LAT…
Hive之explode 一. explode, 行转列. 1.1. 用于array类型的数据 table_name 表名 array_col 为数组类型的字段 new_col array_col被explode之后对应的列 select explode(array_col) as new_col from table_name 1.2. 用于map类型数据时的语法如下 由于map是kay-value结构的,所以它在转换的时候会转换成两列,一列是kay转换而成的,一列是value转换而成的. t…