传统BP vs CNN 存在2个问题 传统BP网络存在的问题: 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 传统的BP来处理图像问题的话因为计算权值太多太大. 网络的建立要根据数据的大小来建立. 求解权值得过程类似于求解方程组的过程,有1亿个权值要多少个数据量要多少样本? 最好是权值得5-30倍. 一般说来数据量越大越好. CNN的崛起 感受野 CNN的牛逼之处在于通过感受野和权值共享减小了神经网络需要训练的参数个数. 权值共享 权值共享指的是同层某些神经元之间的连接权值是共享的,局部…

VDI(Virtual Desktop Infrastructure),即虚拟桌面基础架构,正迅速成为一个热门词汇,它将颠覆企业向终端用户交付应用的游戏规则.这篇专题就是想通过VDI与两种传统技术的对比,让我们清楚了解VDI适用的场景.  我们先来看看VDI的实现原理,它通过在数据中心已虚拟化的服务器上运行Windows XP或Windwos7虚拟机,将装有各种应用程序前端的桌面进行虚拟化,所以通俗的叫法也可以称为客户端虚拟化或桌面虚拟化.用户从客户端设备(瘦客户机或是普通PC)使用RDP之类瘦…

docker优势 1.更快速地交付和部署: 2.更高的虚拟化(不需要额外的hypervisor支持,是内核级的虚拟化,实现更高的性能呢和效率): 3.更轻松的迁移和扩展: 4.更简单的管理  与传统的虚拟机对比 特性 容器 x虚拟机 启动 秒级 分钟级 硬盘使用 一般为MB 一般为GB 性能  j接近原生  弱于  系统支持量  单机支持上千个容器 一般几十个 …

前言 本文旨在介绍传统Socket服务端与NIO服务端的差异. 以餐厅服务员简单举例,每个客人对应一个请求. 传统Socket / OIO public class OioServer { @SuppressWarnings("resource") public static void main(String[] args) throws Exception { ExecutorService newCachedThreadPool = Executors.newCachedThrea…

刚开始也不知道什么是pbr (Physically Based Rendering)后来才发现这是一种新的渲染方式 与之对应的是材质是pbs(Physically Based Shader) unity中的pbs有两种,一种是金属度的,一种是反射的, 具体前者可以做金属泥土之类,后者用于其他非金属的,但是这不绝对,前者也能做布料木头之类 最终使用还是要看艺术效果 (unity中金属度pbr材质) (unity中反射流程pbr材质) PBR做法 albedo map 无光颜色贴图normal ma…

通常我们从设计师手上拿到设计稿,按照功能划分为很多小块,然后再利用div+css写成静态页面按照设计稿排列还原,最后把具体内容填充到小块里面.网页布局就是你想要的页面功能在你拿到设计图切块完成重新排列还原好! div是一个容器,具体根据内容自动适配,可以设置它的宽高,内容尽可能的排列到div当中,当然在设置div宽高后,它里面的图片文字是可能超出设置的宽高度的. table布局,可以查看HTML基础标签图片文本超链接列表表格介绍这里面有讲到,需要注意的是在table表格中,colspan是可以跨…

ppt 参数共享终于把拿一点想清楚啦,一定要知道w是矩阵! 在传统BP中,w前后连接时是all的,辣么多w使得你给我多少图片我就能记住多少信息-->导致过拟合-->cnn当中权值共享 激励层-非线性映射--不管无关信息,过滤信息 对卷积层的理解 data中第三行第三列表示-该位置对应的神经元关注图像轮廓信息 data中第四行第六列表示-....关注图像颜色信息 物理含义无法认为理解 无需手动提取特征,因为每个神经元会自己提取特征 Googlenet--去掉全连接,换成1*1卷积:中间有两层也会…

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s…

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至…

手持POS终端高清彩屏,清晰.美观.大方,适用于仓库.超市.服装.食品.批发零售.手机电脑等企业管理.可与管理软件灵活对接.1:员工记不住价格,产品名称,只要有PDA扫描,价格,库存,直接开销售单,打印,数据实时上传到软件后台,在也不需要电话联系,在也不需要晚上加班录单,方便快捷.2:无线盘点,在也不需要把电脑搬到仓库啦!随时盘点,随时上传数据3:客流量高峰期,电脑录入人员繁忙,开单较慢,客户排队等待时间长,导致顾客抱怨较多,仓储配送滞后,业务难以管理等?您还在等什么,无缝对接,功能强大 手持P…

2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过重复学习训练,确定与最小误差相相应的网络參数(权值和阈值),训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对相似样本的输入信息,自行处理输出误差最小…

2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点.经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过重复学习训练,确定与最小误差相相应的网络參数(权值和阈值),训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对相似样本的输入信息.自行处理输出误差最小…

前言 其实我一直弄不明白一点,那就是计算机技术的发展,是让这个世界变得简单了,还是变得更复杂了. 当然这只是一个玩笑,可别把这个问题当真. 然而对于IT从业者来说,这可不是一个玩笑.几乎每一次的技术发展,都让这个生态变得更为复杂."英年早秃"已经成为一种很普遍的现象. Rust是近两年呼声比较高的一种新型开发语言.市场占有量并不大,但增长速度极为迅猛. 有人统计过,在计算机行业,平均每33.5天就有一种所谓的新型开发语言面世,这还不包括很多企业内部.项目内部的内置简易流程工具.然而大浪…

Convolutional Neural Network CNN 卷积神经网络 1. 为什么要用CNN? CNN一般都是用来做图像识别的,当然其他的神经网络也可以做,也就是输入一张图的像素数组(pixel vector),最后输出n个分类(dimension). 但是为什么不用Fully Connected Network呢,主要原因还是因为前后各层涉及到的参数太多了. 所以CNN主要就是简化神经网络的架构,使其比一般的DNN都要简单.这是第一点原因. 网络中的每一个神经元都可以看做是一个Cla…

本人最近初学Hinton大神的论文<Dynamic Routing Between Capsules >,对深度神经网络的内容进行了简要总结,将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记.感谢网络资源,让我学习到很多知识.以后会有更新. 作者: 嫩芽33出处: http://www.cnblogs.com/nenya33/p/8079861.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但须保留此段声明,并在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 ======…

语义分割--全卷积网络FCN详解   1.FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用,图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别(需要预测每个像素点的类别). 传统的基于CNN的语义分割方法是:将像素周围一个小区域(如25*25)作为CNN输入,做训练和预测.这样做有3个问题: - 像素区域的大小如何确定 - 存储及计算量非常大 - 像素区域的大小限制了感受野的大小,从而只能提取一些局部特征 为什么需要FCN? 我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原…

DCGAN的全称是Deep Convolution Generative Adversarial Networks(深度卷积生成对抗网络).是2014年Ian J.Goodfellow 的那篇开创性的GAN论文之后一个新的提出将GAN和卷积网络结合起来,以解决GAN训练不稳定的问题的一篇paper. 关于基本的GAN的原理,可以参考原始paper,或者其他一些有用的文章和代码,比如:GAN mnist 数据生成,深度卷积GAN之图像生成,GAN tutorial等.这里不再赘述. 一. DCGA…

近年来,注意力(Attention)机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中.随着注意力机制的深入研究,各式各样的attention被研究者们提出,如单个.多个.交互式等等.去年6月,google机器翻译团队在arXiv上的<Attention is all you need>论文受到了大家广泛关注,其中,他们提出的自注意力(self-attention)机制和多头(multi-head)机制也开始成为神经网络attention的研究热点,在各个任务上也取得了不错的效果.…

图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务,它意味着要将图片根据内容分割成不同的块.相比图像分类和检测,分割是一项更精细的工作,因为需要对每个像素点分类,如下图的街景分割,由于对每个像素点都分类,物体的轮廓是精准勾勒的,而不是像检测那样给出边界框. 图像分割可以分为两类:语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmentation),其区别如图所示. 可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类,但是实例分割更进一步,需要区分开不同…

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈神经网络: 长短期记忆模型(Long-Short Term Memory)是RNN的常用实现. 与一般神经网络的神经元相比, LSTM神经元多了一个遗忘门. LSTM神经元的输出除了与当前输入有关外, 还与自…

这是个06年的老文章了,但是很多地方还是值得看一看的. 一.概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,关键是卷积层和polling层的BP推导讲解. 二.经典BP算法 前向传播需要注意的是数据归一化,对训练数据进行归一化到 0 均值和单位方差,可以在梯度下降上改善,因为这样可以防止过早的饱,这主要还是因为早期的sigmoid和tanh作为激活函数的弊端(函数在过大或者过小的时候,梯度都很小),等现在有了RELU和batch normali…

​ 最近一直在研究textCNN算法,准备写一个系列,每周更新一篇,大致包括以下内容: TextCNN基本原理和优劣势 TextCNN代码详解(附Github链接) TextCNN模型实践迭代经验总结 TextCNN模型部署Tf-Serving实践总结 今天主要讲TextCNN的基本原理和优劣势,包括网络结构.如何更新参数以及应用场景等. 一. TextCNN 是什么 我们之前提前CNN时,通常会认为是属于CV领域,用于计算机视觉方向的工作,但是在2014年,Yoon Kim针对CNN的输入层做…

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果…

目录 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 1.1 FCN网络结构 1.2 U-NET网络 1.3 CTPN网络 二. EAST结构分析 2.1 结构简述 2.2 结构详解 三. EAST细节分析 3.1 标签制作 3.2 LOSS计算 3.3 NMS计算 四. Pytorch源码分析 五. 第一次更新内容 五. 参考文献 EAST结构分析+pytorch源码实现 @ 一. U-Net的前车之鉴 在介绍EAST网络之前我们先介绍一下前面的几个网络,看看这个EA…

作者 | 江昱 来源 | Serverless 公众号 前言 Serverless 概念自被提出就倍受关注,尤其是近些年来 Serverless 焕发出了前所未有的活力,各领域的工程师都在试图将 Serverless 架构与自身工作相结合,以获取到 Serverless 架构所带来的"技术红利". 验证码(CAPTCHA)是"Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart&q…

Bw树:新硬件平台的B树 Bw树:新硬件平台的B树 1. 概述 1.1 原子记录存储(Atomic Record Stores) 1.2 新的环境 1.3 实现 2 Bwtree的体系结构 2.1 现代的硬件敏感性 2.2 Mapping Table 2.3 增量更新 2.4 bwtree结构修改 2.5 日志结构化存储(LSS) 2.6 管理事务日志 3 内存中Latch Free Page 3.1 灵活的虚拟页 3.1.1 更新 3.1.2 叶子级别的更新 3.1.3 page查询 3.2…

阅读本文章可以带着下面问题:1.与传统数据库对比,找出他们的区别2.熟练写出增删改查(面试必备) 创建表:hive> CREATE TABLE pokes (foo INT, bar STRING);         Creates a table called pokes with two columns, the first being an integer and the other a string 创建一个新表,结构与其他一样hive> create table new_table…

Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二类分类 Softmax回归是Logistic回归的泛化版本,用于解决线性多类(K类)的分类问题. Logistic回归可以看作是Softmax回归在K=2时的特例.Softmax函数即是K分类版的Logistc函数. 裸Softmax回归的效…

PIO与DMA 有必要简单地说说慢速I/O设备和内存之间的数据传输方式. PIO我们拿磁盘来说,很早以前,磁盘和内存之间的数据传输是需要CPU控制的,也就是说如果我们读取磁盘文件到内存中,数据要经过CPU存储转发,这种方式称为PIO.显然这种方式非常不合理,需要占用大量的CPU时间来读取文件,造成文件访问时系统几乎停止响应. DMA后来,DMA(直接内存访问,Direct Memory Access)取代了PIO,它可以不经过CPU而直接进行磁盘和内存的数据交换.在DMA模式下,CPU只需要向D…

手持POS终端PDA移动开单 PDA通过扫描商品条码移动开单,实现便携式办公,伴随式销售,浩瀚技术研发团队开发的一款最新产品,PDA能通过WIFI无线局域网.GPRS互联网直接与主机连接,让公司业务人员能随时随地了解公司产品信息,直接扫描商品条码,进行开单.入库.库存.盘点等一系列进销存操作.真正实现PDA智能移动终端与后台管理系统的实施无缝链接. 移动销售:帮您解决公司难题 展览式销售,伴随客户销售,拿着手工单记录,然后再到电脑重复录入一次单据? 发货人员还在手上拿着纸纸单据一个一个对,看是否…