目录 引 主要内容 定理1 推论1 引理1 引理2 Safran I, Shamir O. Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks[J]. arXiv: Learning, 2017. @article{safran2017spurious, title={Spurious Local Minima are Common in Two-Layer ReLU Neural Networks}, autho…

题目翻译:学习 local feature descriptors 使用 triplets 还有浅的卷积神经网络.读罢此文,只觉收获满满,同时另外印象最深的也是一个浅(文章中会提及)字. 1 Contribution 这篇论文主要做的贡献有: 提出了一种复杂度更小的triplets,更浅,计算度复杂小,表现也很好. 并且借助一种 in-triplet mining的训练方法,降低了挖掘hard negatives的复杂度提高了表现. 论文还介绍了两种不同的loss function在不同的任务下…

  ArcGISArcGIS 主页 特色 合约 图库 地图 组 帮助 我的内容 我的组织 登录 我的个人资料 帮助 管理员指南 登出 0 搜索全部内容 搜索地图 搜索图层 搜索应用程序 搜索工具 搜索文件 搜索此组 搜索组 ●保存●取消 Local compact and exploded tile cache layer for WPF API 标题 单击缩略图更改图像. Enables you to directly read a cache copied from ArcGIS Serve…

目录 问题 假设和重要结果 证明 注 Laurent T, Von Brecht J H. Deep linear networks with arbitrary loss: All local minima are global[C]. international conference on machine learning, 2018: 2902-2907. 问题 这篇文章是关于深度学习的一些理论分析. 假设这么一个网络: \[\hat{y}^{(i)}=W_LW_{L-1}\cdots W…

LSTM 可视化 Visualizing Layer Representations in Neural Networks Visualizing and interpreting representations learned by machine learning / deep learning algorithms is pretty interesting! As the saying goes — “A picture is worth a thousand words”, the s…

前言:今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章. 原文:LBCNN 原文代码:https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容:把局部二值与卷积神经网路结合,以削减参数,从而实现深度卷积神经网络端到端的训练,也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好. 主要贡献: 提出一种局部二值卷积(LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层,这样设计的灵感来自于局部二值模式(LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器,这个滤波器在整个…

Planar data classification with a hidden layer Welcome to the second programming exercise of the deep learning specialization. In this notebook you will generate red and blue points to form a flower. You will then fit a neural network to correctly cl…

论文信息 论文标题:Local Augmentation for Graph Neural Networks论文作者:Songtao Liu, Hanze Dong, Lanqing Li, Tingyang Xu, Yu Rong, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Dinghao Wu论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的方法侧重于从全局的角度来增强图形数据,主要分为两种类型: str…

引言 传统的3D卷积神经网络(CNN)计算成本高,内存密集,容易过度拟合,最重要的是,需要改进其特征学习能力.为了解决这些问题,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,它是标准3D卷积层的有效替代方案.所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域(例如,\(3×3×3\))输入图的每个位置以获得特征图.通过在每个位置的3D局部邻域中的多个固定低频点处计算3D短期傅里叶变换(STFT)来提取相位.然后,在通过激活函数之后,在不同频率点处的这些特征图被线性组合.所述ReLPV块提供至少,显著参数节约…

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar…

池化层(Pooling layer)同样是收到了视觉神经科学的启发.在初级视觉皮层V1(Primary visual cortex)中,包含了许多复杂细胞(Complex cells),这些细胞对于图像中物体微小的变化具有不变性(invariance to small shifts and distortions). 这种不变性也是Pooling layer的核心,我们首先来看Pooling layer如何工作,然后具体分析这种不变性. 我们举例说明Pooling layer的工作过程,在下图中…

Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks to Reduce Variance and Improve Performance 2018-12-19 13:02:45 This blog is copied from: https://machinelearningmastery.com/ensemble-methods-for-deep-learning-neural-networks/ Deep learning neural ne…

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖 近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数…

About this Course This course will teach you how to build convolutional neural networks and apply it to image data. Thanks to deep learning, computer vision is working far better than just two years ago, and this is enabling numerous exciting applica…

##Advice for Applying Machine Learning Applying machine learning in practice is not always straightforward. In this module, we share best practices for applying machine learning in practice, and discuss the best ways to evaluate performance of the le…

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总…

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :…

人工神经元模型     S型函数(Sigmoid) 双极S型函数 神经网络可以分为哪些? 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 BP神经网络概述 Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a g…

http://www.sohu.com/a/164171974_741733   本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接,其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括 Attention Based CNN.A3C.WGAN等等.所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关.自然语言处理相关.强化学习相关等等.所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术,那么就快快收藏本文吧! PyTorch 是什么? PyTorch即 Torc…

本文收集了大量PyTorch项目(备查) 转自:https://blog.csdn.net/fuckliuwenl/article/details/80554182 目录: 入门系列教程 入门实例 图像.视觉.CNN相关实现 对抗生成网络.生成模型.GAN相关实现 机器翻译.问答系统.NLP相关实现 先进视觉推理系统 深度强化学习相关实现 通用神经网络高级应用 入门系列教程 PyTorch Tutorials https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutor…

CNN 权重可视化 How convolutional neural networks see the world An exploration of convnet filters with Keras Note: all code examples have been updated to the Keras 2.0 API on March 14, 2017. You will need Keras version 2.0.0 or higher to run them. In this…

[This post is by Elliott Hughes, a Software Engineer on the Dalvik team. — Tim Bray] If you don’t write native code that uses JNI, you can stop reading now. If you do write native code that uses JNI, you really need to read this. What’s changing, and…

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…

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/…

(六)Net Core项目使用Controller之一 一.简介 1.当前最流行的开发模式是前后端分离,Controller作为后端的核心输出,是开发人员使用最多的技术点. 2.个人所在的团队已经选择完全抛弃传统mvc模式,使用html + webapi模式.好处是前端完全复用,后端想换语言,翻译每个api接口即可. 3.个人最新的框架也是使用这种模式开发,后续会有文章对整个框架进行分析,详见签名信息. 4.Controller开发时,有几种不同的返回值模式,这里介绍两种常用的.个人使用的是模式…

 版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,注明地址. https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/79430119 一.LRN技术介绍: Local Response Normalization(LRN)技术主要是深度学习训练时的一种提高准确度的技术方法.其中caffe.tensorflow等里面是很常见的方法,其跟激活函数是有区别的,LRN一般是在激活.池化后进行的一种处理方法.LRN归一化技术首次在AlexNet模型中提出这…

加速网络收敛——BN.LN.WN与selu 自Batch Norm出现之后,Layer Norm和Weight Norm作为Batch Norm的变体相继出现.最近又出来一个很”简单”的激活函数Selu,能够实现automatic rescale and shift.这些结构都是为了保证网络能够堆叠的更深的基本条件之一.除了这四种,还有highway network与resnet. Batch Norm BN对某一层激活值做batch维度的归一化,也就是对于每个batch,该层相应的output…

Flattening:类型为:Flatten 基于某个axis进行偏平的意思,如 axis = 1 ,fattens an input of shape n * c * h * w to a simple vector output of shape n * (c*h*w)) Reshape:(重新调整维度),类型为:Reshape 在不改变数据的情况下,改变输入的维度 layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom:…

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…

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 33. SIFT关于SIFT,实在不需要介绍太多,一万多次的引用已经说明问题了.SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列.后面列出了几篇跟SIFT有关的问题.[1999 ICCV] Object recognition from local scale-invar…