神经网络已经在很多场景下表现出了很好的识别能力,但是缺乏解释性一直所为人诟病.<Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization>这篇论文基于梯度为其可解释性做了一些工作,它可以显著描述哪块图片区域对识别起了至关重要的作用,以热度图的方式可视化神经网络的注意力.本博客主要是基于pytorch的简单工程复现.原文见这里,本代码基于这里. 1 import torch 2 import t…

目录 Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 1.Abstract 2.Introduction 3.Approach 4.Evaluating Localization 4.1. Weakly-supervised Localization 4.2 Weakly-supervised Segmentation 5.Evaluating Visualizations 5.1 E…

<Deep web data extraction based on visual information processing>作者 J Liu 上海海事大学 2017 AIHC会议登载引用 Liu J, Lin L, Cai Z, et al. Deep web data extraction based on visual information processing[J]. Journal of Ambient Intelligence & Humanized Computin…

This past summer I interned at Flipboard in Palo Alto, California. I worked on machine learning based problems, one of which was Image Upscaling. This post will show some preliminary results, discuss our model and its possible applications to Flipboa…

SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 2019-04-02 12:44:36 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf Project:https://lb1100.github.io/SiamRPN++ 1. Background and Motivation: 与 CVPR 2019 的另一篇文章 Deeper and Wider Siames…

论文笔记之:Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning  2017-06-06  21:43:53  这篇文章的 Motivation 来自于 MDNet: 本文所提出的 framework 为:…

近日,期刊平台 Distill 发布了谷歌研究人员的一篇文章,介绍一个适用于神经网络可视化和风格迁移的强大工具:可微图像参数化.这篇文章从多个方面介绍了该工具. 图像分类神经网络拥有卓越的图像生成能力.DeepDream [1].风格迁移 [2] 和特征可视化 [3] 等技术利用这种能力作为探索神经网络内部原理的强大工具,并基于神经网络把艺术创作推进了一小步. 所有这些技术基本上以相同的方式工作.计算机视觉领域使用的神经网络拥有图像的丰富内部表征.我们可以使用该表征描述我们希望图像具备的特性(如…

原文:WPF中的可视化对象(Visual) 这是MSDN对Visual的解释:Visual class:Provides rendering support in WPF, which includes hit testing, coordinate transformation, and bounding box calculations.下面是关于Visual类的继承关系图,它清楚地表明了相关的层次关系:System.Object        System.Windows.Threadin…

TensorSpace:超酷炫3D神经网络可视化框架 TensorSpace - 一款 3D 模型可视化框架,支持多种模型,帮助你可视化层间输出,更直观地展示模型的输入输出,帮助理解模型结构和输出方法. 官网链接: https://tensorspace.org/ Github链接: https://github.com/tensorspace-team/tensorspace TensorSpace 擅长直观展示模型结构和层间数据,生成的模型可交互.官方支持手写字符识别,物体识别,0-9 字符…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

Overview In the previous sections, you constructed a 3-layer neural network comprising an input, hidden and output layer. While fairly effective for MNIST, this 3-layer model is a fairly shallow network; by this, we mean that the features (hidden lay…

目录 引 主要内容 定理1 Claim 1 Claim 2 定理2 证明 定理1的证明 Claim 1 的证明 Kronecker product (克罗内克积) Theorem 2 的证明 代码 Arora S, Cohen N, Hazan E, et al. On the Optimization of Deep Networks: Implicit Acceleration by Overparameterization[J]. arXiv: Learning, 2018. 引 我很喜欢…

(一)Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 理论实践表明神经网络的深度是至关重要的,深层神经网络在很多方面都已经取得了很好的效果,例如,在1000-class ImageNet数据集上的图像分类任务通过利用深层神经网络把准确率从84%提高到了95%,然而,在训练深层神经网络的时候却是非常困难的,神经网络的层数越多,存在的问题也就越多(例如大家熟知的梯度消失.梯度爆炸问题,下文会详细讲解).训练起来也就是愈加困难,这是一个公认的难题. 2015年由Rupesh…

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression and supervised experiments:https://github.com/cbfinn/maml Code for the RL experiments:https://github.com/cb…

Exercise: Implement deep networks for digit classification 习题链接:Exercise: Implement deep networks for digit classification stackedAEPredict.m function [pred] = stackedAEPredict(theta, inputSize, hiddenSize, numClasses, netconfig, data) % stackedAEPre…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2017, Fort Lauderdale, Florida, USA. JMLR: W&CP volume 54. Copyright 2017 by the author(s). Abstract 现代移动设备可以访问大量适合模型学…

Initialization of deep networks 24 Feb 2015Gustav Larsson As we all know, the solution to a non-convex optimization algorithm (like stochastic gradient descent) depends on the initial values of the parameters. This post is about choosing initializati…

In recent years, there’s been a resurgence in the field of Artificial Intelligence. It’s spread beyond the academic world with major players like Google, Microsoft, and Facebook creating their own research teams and making some impressive acquisition…

深度学习中潜藏的稀疏表达 Deep Networks for Image Super-Resolution with Sparse Prior http://www.ifp.illinois.edu/~dingliu2/iccv15/ 浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 | 统计之都https://cosx.org/2016/06/discussion-of-sparse-coding-in-deep-learning 浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 - 菜鸡一枚 - 博客园 http://www.cn…

Rupesh Kumar SrivastavaKlaus Greff ̈J urgenSchmidhuberThe Swiss AI Lab IDSIA / USI / SUPSI{rupesh, klaus, juergen}@idsia.ch AbstractTheoretical and empirical evidence indicates that the depth of neural networksis crucial for their success. However, t…

目录 概 主要内容 代码 Wang Y., Huang G., Song S., Pan X., Xia Y. and Wu C. Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation. TPAMI. 概 通过data augments来对数据进行扩充, 可以有效提高网络的泛化性. 但是这些transformers通常只有一些旋转, 剪切等较为简单的变换, 想要施加更为复杂的语义不变变换(如切换背景), 可能就需要GAN等引入额外的…

B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data," in Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Apr. 2017…

前言 几周前,我在AnitaB.org组织的Hopperx1 London上发表了演讲作为伦敦科技周的一部分. 在演讲结束后,我收到了热烈的反馈,所以我决定写一个稍微长一点的演讲版本来介绍FlashTorch 该软件包可通过pip安装.Github仓库链接(https://github.com/MisaOgura/flashtorch).你也可以在Google Colab上运行(https://colab.research.google.com/github/MisaOgura/flashtor…

转文章 为了便于选取文本,VIM 引入了可视(Visual)模式. 要选取一段文本,首先将光标移到段首,在普通模式下按 v 进入可视模式,然后把光标移到段末. 需要注意,光标所在字符是包含在选区中的 v 进入字符可视化模式V 进入行可视化模式Ctrl+v 进入块可视化模式 块选择 Ctrl+v 在表格中删除指定列非常有用 用 v 命令进入的字符可视化模式(Characterwise visual mode).文本选择是以字符为单位的. 用 V 命令进入的行可视化模式(Linewise visua…

神经网络训练+可视化显示 #添加隐层的神经网络结构+可视化显示 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): #定义权重--随机生成inside和outsize的矩阵 Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #不是矩阵,而是类似列表 biaes=tf.Variable(tf.zeros([1…

Visual GC是一个Java 内存使用分析与GC收集的可视化工具插件 <插件下载> 一:整个区域分为三部分:spaces.graphs.histogram 1 spaces区域:代表虚拟机内存分布情况.从图中可以看出,虚拟机被分为Perm.Old.Eden.S0.S1    注意:如果对每个区域基本概念不是很熟悉的可以先了解下java虚拟机运行时数据区这篇文字. 相关原理可以参考这篇博文<[转]Java内存与垃圾回收调优> 1.1 perm:英文叫做Permanent Gene…

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Chinese (Simplified), Korean Watch: MIT’s Deep Learning S…

1.算法描述 最近在做AutoEncoder的一些探索,看到2016年的一篇论文,虽然不是最新的,但是思路和方法值得学习.论文原文链接 http://proceedings.mlr.press/v48/xieb16.pdf,论文有感于t-SNE算法的t-分布,先假设初始化K个聚类中心,然后数据距离中心的距离满足t-分布,可以用下面的公式表示: 其中 i表示第i样本,j表示第j个聚类中心, z表示原始特征分布经过Encoder之后的表征空间.$q_{ij}$可以解释为样本i属于聚类j的概率,属于论…

原文 简书原文:https://www.jianshu.com/p/7632f16ff555 大纲 1.认识可视化模型 2.可视化模型的内容 3.可视化模型的影响因素 1.认识可视化模型 盒子模型是CSS中所有元素产生的box的自身构成,而可视化格式模型则是把这些box,按照规则摆放到页面上,也就是通常所说的布局.换句话说,可视化格式模型是整个页面的模型,这个模型规定了怎么在页面里摆放box,box相互作用等等.属于CSS的最为核心的概念之一. 可视化格式模型,官方的说法是,它规定了用户端在媒介…

http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51762046 http://arxiv.org/pdf/1311.2901.pdf Visualizing and understanding convolutional networks MD Zeiler, R Fergus - European Conference on Computer Vision, 2014 - Springer Abstract Large Convolutional Ne…