本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军——MSRA何凯明团队的Residual Networks.实际上,MSRA是今年Imagenet的大赢家,不单在分类任务,MSRA还用residual networks赢了 ImageNet的detection, localization, 以及COCO数据集上的detection和segmentation, 那本文就简单分析下Residual Networks. 目录 ———————————— 1. Motivation 2. 网络结构 …

本文介绍一下2015 ImageNet中分类任务的冠军--MSRA何凯明团队的Residual Networks.实际上.MSRA是今年Imagenet的大赢家.不单在分类任务,MSRA还用residual networks赢了 ImageNet的detection, localization, 以及COCO数据集上的detection和segmentation, 那本文就简单分析下Residual Networks. 文件夹 ------------ 1. Motivation 2. 网络结构…

Residual Networks Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can represent very complex functions; but in practice, the…

本文是对ImageNet 2015的冠军ResNet(Deep Residual Networks)以及目前围绕ResNet这个工作研究者后续所发论文的总结,主要涉及到下面5篇论文. 1. Link: Highway Networks:Rupesh Kumar Srivastava, Klaus Greff, Jürgen Schmidhuber2. Link: Deep Residual Learning for Image Recognition:Kaiming He, Xiangyu Zh…

1. 什么是残差(residual)? “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值.” 更准确地,假设我们想要找一个 $x$,使得 $f(x) = b$,给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$,残差(residual)就是 $b-f(x_0)$,同时,误差就是 $x-x_0$. 即使 $x$ 不知道,我们仍然可以计算残差,只是不能计算误差罢了. 2. 什么是残差网络(Residual Networks,ResNets)?…

Andrew Ng deeplearning courese-4:Convolutional Neural Network Convolutional Neural Networks: Step by Step Convolutional Neural Networks: Application Residual Networks Autonomous driving - Car detection YOLO Face Recognition for the Happy House Art: N…

这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2.这些训练代码需要和pydataset包.下面介绍这两个包的安装方法. (1)pyfunt需要安装. 用命令:pip install git+git://github.com/dnlcrl/PyFunt.git  进行下载安计.        安装时…

这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight…

Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络.对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好,但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题,如梯度消失/弥散(gradient vanishing/exploding).当然除此之外,实验结果也表明越深的网络结构/模型带来的性能提升并不是很明显,反而会需要大量的计算资源来做支撑(具体可看ResNet系列结果). 那WRNs究竟干了什么呢?在这之前,作者的观点是过往大家…

1. Residual Networks(残差网络) 残差网络 就是为了解决深网络的难以训练的问题的. In this assignment, you will: Implement the basic building blocks of ResNets. Put together these building blocks to implement and train a state-of-the-art neural network for image classification. Th…