cnn发展史 这是imageNet比赛的历史成绩 可以看到准确率越来越高,网络越来越深. 加深网络比加宽网络有效的多,这已是公认的结论. cnn结构演化图 AlexNet 诞生于2012年,因为当时用了两个GPU(硬件设备差),所以结构图是2组并行 网络结构总共8层,5个卷积层,3个全连接层,最后输出1000个分类 分层结构图 简单解释如下: conv1:输入为224x224x3,96个shape为11x11x3的卷积核,步长为4,输出55x55x96的特征图,(224-11)/4+1,padd

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了

   2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上

2012年,Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet,夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名(top5错误率为15.3%,第二名为26.2%),引起了很大的轰动.AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自2012年AlexNet诞生之后,后面的ImageNet冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来

排序算法是非常常见也非常基础的算法,以至于大部分情况下它们都被集成到了语言的辅助库中.排序算法虽然已经可以很方便的使用,但是理解排序算法可以帮助我们找到解题的方向. 1. 冒泡排序 (Bubble Sort) 冒泡排序是最简单粗暴的排序方法之一.它的原理很简单,每次从左到右两两比较,把大的交换到后面,每次可以确保将前M个元素的最大值移动到最右边. 步骤 从左开始比较相邻的两个元素x和y,如果 x > y 就交换两者 执行比较和交换,直到到达数组的最后一个元素 重复执行1和2,直到执行n次,也就是

    近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点.CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet.Alexnet.Googlenet.VGG.DRL等,接下来将分期进行逐一介绍.在之前的文章中,已经介绍了卷积神经网络(CNN)的技术原理,细节部分就不再重复了,有兴趣的同学再打开链接看看(大话卷积神经网络),在此简单回顾一下C

VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权

论文将标准的遗传算法应用到神经网络结构搜索中,首先对网络进行编码表示,然后进行遗传操作,整体方法十分简洁,搜索空间设计的十分简单,基本相当于只搜索节点间的连接方式,但是效果还是挺不错的,十分值得学习   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Genetic CNN 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01513 Introduction   为了进行神经网络架构搜索,论文将网络限制为有限的深度,每层为预设的操作,但仍然存在很多候选网络,为了有效地在巨大的搜索空间中

  引言: 关于数据库优化,网上有不少资料和方法,但是不少质量参差不齐,有些总结的不够到位,内容冗杂 偶尔发现了这篇文章,总结得很经典,文章流量也很大,所以拿到自己的总结文集中,积累优质文章,提升个人能力,希望对大家今后开发中也有帮助 1.选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快.因此,在创建表的时候,为了获得更好的性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小. 例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR

最近想复习下C++,很久没怎么用了,毕业时的一些经典排序算法也忘差不多了,所以刚好一起再学习一遍. 除了冒泡.插入.选择这几个复杂度O(n^2)的基本排序算法,希尔.归并.快速.堆排序,多多少少还有些晦涩难懂,幸好又博客园大神dreamcatcher-cx都总结成了图解,一步步很详细,十分感谢. 而且就时间复杂度来说,这几种算法到底有什么区别呢,刚好做了下测试. 代码参考: http://yansu.org/2015/09/07/sort-algorithms.html //: basic_so

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公众号链接 最高级的红酒,一定要掺上雪碧才好喝. 基于这样的品味,我设计出了一套在经典nosql数据库redis上实现SQL引擎的方法.既然redis号称nosql,而我偏要把SQL加到redis上,于是这个技术方案取名为[YesSql]. 1.在redis上实现SQL查询的技术基础 redis上可以执行lua.整个SQL引擎就是在lua上解析SQL语句,执行,并返回结果. lua有很好的正则表达式引擎,因此解析SQL语法变得简单. redis提供map, zset这样的数据结构,很容易实现列存

把以前写的一些经验总结汇个总,方便给未来的学弟学妹们做个参考! --------------------------永远爱你们的:Sakura 最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两

常用的页面布局,其实就那么几个.下面我会介绍5个经典布局,只要掌握了它们,就能应对绝大多数常规页面. 这几个布局都是自适应的,自动适配桌面设备和移动设备.代码实现很简单,核心代码只有一行,有很大的学习价值,内容也很实用. 我会用到 CSS 的 Flex 语法和 Grid 语法,不过只用到一点点,不熟悉的朋友可以先看看教程链接,熟悉一下基本概念.每一个布局都带有 CodePen 示例,也可以到这个网页统一查看. 本文是跟极客大学合作的前端学习讲座的一部分,详见文末说明. 一.空间居中布局 空间居中

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685

1.中间变量(在开发中常用) int c=a; a=b; b=c; System.out.println("a的值: "+a+" b的值: "+b); 2.按位异或(面试,只能是整数) a=a^b; b=a^b;//a^b^b=a a=a^b;//a^b^a=b System.out.println("a的值: "+a+" b的值: "+b); 3.相加(面试) a=a+b; b=a-b;//a+b-b=a a=a-b;//a

之前上学时我的信号学得最差了,主要原因还是我高数学得不怎么样.可能是人总敬畏自己最不会的,所以我觉得我学过诸多科目中,数学是最博大精深而最妙的,从最开始的一次函数到反比例函数,二次三次函数和双曲线,椭圆曲线,到倒数和积分的莱布尼茨的公式,我越来越明显地认识到到数学已经不只是干巴巴地计算下火车什么时候

表1 CNN经典模型的内存,计算量和参数数量对比 AlexNet VGG16 Inception-v3 模型内存(MB) >200 >500 90-100 参数(百万) 60 138 23.2 计算量(百万) 720 15300 5000 1. CNN模型具体分析(以AlexNet网络模型为例) 1.1 网络结构 图1 AlexNet网络结构 AlexNet有5个卷积层和3个全连接层 C1:96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度)               34848个 C2:25

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,每个feature map由多个神经元组成,假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元.对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数,当前层的卷积核数). CNN网络结构 一种典型卷积网络结构是LeNet-5,用来识别数字的