神经网络中的不变性 原文:https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637     个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”(Equivariance),由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值,所以不论 上一层特征图谱(feature map)中的某一特征平移到何处,卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值.这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的. 所谓的…

在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r…

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的…

搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里. 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同. 记号:  i,o,k,p,s i,o,k,p,s 分别表示:卷积/反卷积的输入大小 input size input size,卷积/反卷积输出大小 output size output size,卷积/反卷积核大小 kerne…

__new__与__init__的理解 __new__()方法是在创建实例之前被调用的,它的作用是创建一个实例,然后返回该实例对象,它是一个静态方法. __init__() 当实例被创建完成之后被调用的,然后设置对象属性的一些初始值,是一个实例方法. 也即:__new__先被调用,__init__后被调用,__new__方法中的返回值将实例传递给__init__方法中的第一个参数.然后__init__给这个实例设置一些初始参数. 注意: 1.继承自object的新式类才有__new__ 2.__…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构…

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,…

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN…

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,…

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab…

产生部分数据乱码的解决 标签: android部分中文乱码 2014-04-12 23:24 12366人阅读 评论(10) 收藏 举报 分类: [Android 基础](15) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 转载请表明出处:http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/23562939 问题描述:从网络中抓取html页面进行解析,解析后发现产生部分中文乱码. 由来:制作csdn客户端时产生 , http://blog…

对linux中socket的理解 一.socket 一般来说socket有一个别名也叫做套接字. socket起源于Unix,都可以用“打开open –> 读写write/read –> 关闭close”模式来操作.Socket就是该模式的一个实现,socket即是一种特殊的文件,一些socket函数就是对其进行的操作(读/写IO.打开.关闭). 说白了Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层,它是一组接口.在设计模式中,Socket其实就是一个门面模式,它把复杂的TCP/…

在介绍MSS之前我们必须要理解下面的几个重要的概念.MTU: Maxitum Transmission Unit 最大传输单元MSS: Maxitum Segment Size 最大分段大小PPPoE: PPP Over Ethernet(在以太网上承载PPP协议),就是因为这个协议的出现我们才有必要修改我们的MSS或者是MTU值.MTU最大传输单元,这个最大传输单元实际上和链路层协议有着密切的关系,EthernetII帧的结构DMAC+SMAC+Type+Data+CRC          …

在介绍MSS之前我们必须要理解下面的几个重要的概念.<blockquote>MTU: Maxitum Transmission Unit 最大传输单元MSS: Maxitum Segment Size 最大分段大小PPPoE: PPP Over Ethernet(在以太网上承载PPP协议),就是因为这个协议的出现我们才有必要修改我们的MSS或者是MTU值.</blockquote>MTU最大传输单元,这个最大传输单元实际上和链路层协议有着密切的关系,EthernetII帧的结构&l…

一.概述 Sun公司开发的Jini系统是一种创新技术,听说它的人很多但较少被人理解.Jini系统可利用Java扩展网络计算的范围,并有可能成为最佳解决方案. Jini是Sun公司的研究与开发项目,它能极大扩展Java技术的能力.Jini技术可使范围广泛的多种硬件和软件即可与网络相连的任何实体--能够自主联网. Jini可以使人们极其简单地使用网络设备和网络服务,就象今天我们使用电话一样--通过网络拨号即插即用.Jini的目标是最大限度地简化与网络的交互性. Jini利用了Java技术的优势.Ji…

作者 | 钱坤 钱坤,腾讯后台开发工程师,从事领域为流媒体CDN相关,参与腾讯TVideo平台开发维护. 原文是<Algorithmic Nuggets in Content Delivery>.这篇文章是akamai15年的文章,里面介绍了一些akamai在内容分发网络中的算法研究,下面对论文中的这些算法进行简单的总结.水平有限有限,有理解错误的还望指正. ps:并不是所有的算法都已经投入到了实用阶段. BLOOM FILTERS Bloom filters的研究主要用在akamai的CDN…

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的…

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文…

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特…

转:http://blog.csdn.net/cllzw/article/details/46438257 常见NA丁穿越解决方案 NAT技术在缓解IPv4地址紧缺问题.构建防火墙.保证网络安全等方面都发挥了重要 作用.然而,NAT设备的广一泛存在却给Internet上的主机,特别是处于不同内网中的主机进行P2P通信带来了障碍,限制了P2P的应用.NAT阻碍主机进行P2P通信的主要原因是NAT不允许公网主机主动访问内网主机,这使得Internet上具有公网IP地址的主机不能主动访问NAT之后的主…

一.Session是什么 Session一般译作会话,牛津词典对其的解释是进行某活动连续的一段时间.从不同的层面看待session,它有着类似但不完全同样的含义.比方,在web应用的用户看来,他打开浏览器訪问一个电子商务站点,登录.并完毕购物直到关闭浏览器,这是一个会话. 而在web应用的开发人员开来.用户登录时须要创建一个数据结构以存储用户的登录信息.这个结构也叫做session. 因此在谈论session的时候要注意上下文环境. 二.Session因何而来? 我们知道http协议是WEBse…

先看迅雷加速通道的几个概论,参考:http://www.cnblogs.com/EasonJim/p/6608544.html 我个人理解,在传统BT软件中,基于P2P的网络是不具备以上条件去加速的,只能不断的去找种子进行下载. 而迅雷中的P2SP技术上,多了S,即Server端的支持,在外界上关于迅雷的特有协议解释的很少,但是经过猜测,并非在检索上拿镜像这么简单,我有如下几点的猜测: 1.在BT下载中,原始地址来源的加速很大程度上是通过S去完成的,就是必须要有中央服务器去储存这些信息,从而达到…

DHT 类似Tracker的根据种子特征码返回种子信息的网络.DHT全称叫分布式哈希表(Distributed Hash Table),是一种分布式存储方法.在不需要服务器的情况下,每个客户端负责一个小范围的路由,并负责存储一小部分数据,从而实现整个DHT网络的寻址和存储.新版BitComet允许同行连接DHT网络和Tracker,也就是说在完全不连上Tracker服务器的情况下,也可以很好的下载,因为它可以在DHT网络中寻找下载同一文件的其他用户.BitComet的DHT网络协议和BitTor…

前言: 这篇博客的主旨就想文章题目说的那样,当我们拿到一台新的系统时,我们怎么实现让你的主机连接到网络中.配置网络就是给你的系统配置IP地址,子网掩码,网关以及DNS.也就是说配置好这几项计算机上网的主要条件,就能实现你的系统联网了.此外,配置网络总结来讲有两种方法;一是通过命令直接配置.通过命令配置的网络知识暂时实现系统联网,想要游泳联网就要通过把配置内容写入配置文件来实现了.配置网络虽然步骤并不复杂但是其背后的知识量还是相当庞大的,我们只有了解其中的配置原理才能正确高效的去配置网络从而实现计…

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x…

1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键. 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax. simoid函数也称S曲线:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数? 激活函数是用…

技术领域 [0001] 本发明涉及一种在CoAP网络中注册的方法及装置,属于网络通信技术领域. 背景技术 [0002] (Internet of Things,物联网)作为新一代的信息技术,越来越受到各行业的关注,不同的国家和标准组织对它们的具体含义都有不同的阐述.例如将IOT定义为一个动态的全球网络基础设施,并且具有基于标准和互操作通信协议的自组织能力,其中物理的和虚拟的"物"具有身份标识.物理属性.虚拟的特性和智能的接口,并与信息网络无缝整合:或者,是一种通过射频识别(RFID).…

RST产生原因 一般情况下导致TCP发送RST报文的原因有如下3种:    1. SYN数据段指定的目的端口处没有接收进程在等待.        2.TCP想放弃一个已经存在的连接.    3.TCP接收到一个数据段,但是这个数据段所标识的连接不存在. 对于第一种情况,常见的例子是终端访问服务器未开放的端口,服务器回复RST报文.比如,访问Web服务器的21端口(FTP),如果该端口服务器未开放或者阻断了到该端口的请求报文,则服务器很可能会给终端SYN报文回应一个RST报文.因此,服务器对终端的…