论文参考:Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper) 起源:传统激活函数.脑神经元激活频率研究.稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数,Sigmoid系(Logistic-Sigmoid.Tanh-Sigmoid)被视为神经网络的核心所在. 从数学上来看,非线性的Sigmoid函数对中央区的信号增益较大,对两侧区的信号增益小,在信号的特征空间映射上,有很好的效果. 从神经科学上来看,中央区酷似神经元

1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_{ti}, \langle \bm{w}_t, \bm{x}_{ti} \rangle)]+\lambda \text{pen}(\textbf{W}) \tag{1} \] 这里\(\text{pen}(\mathbf{W})\)是一个用于增强group sparse的正则项

Hinton的第6课,这一课中最后的那个rmsprop,关于它的资料,相对较少,差不多除了Hinton提出,没论文的样子,各位大大可以在这上面研究研究啊. 一.mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN,着重介绍mini-批量版本,而这个也是现今用的最广泛的关于训练大型NN的方法.这里再回顾下关于一个线性神经元他的错误表面是怎样的. 这里的错误表面就是在一个空间中,水平轴是对应于NN的权重,竖直轴对应于所产生的错误的表面.对于一个误差平方的线性神经元,这个表面总是一个

------Java培训.Android培训.iOS培训..Net培训.期待与您交流! ------- 一.分支结构 结构化程序设计(英语:Structured programming),一种编程范型.它采用子程序.代码区块.for循环以及while循环等结构,来取代传统的 goto.希望借此来改善计算机程序的明晰性.质量以及开发时间,并且避免写出面条式代码. 结构化程序设计在1960年代开始发展,科拉多·伯姆及朱塞佩·贾可皮尼(Giuseppe Jacopini)于1966年5月在<Commu

前言 :本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业(Job)在提交到框架后的整个生命周期过程,权作总结和日后参考,如有问题,请不吝赐教.本文不涉及Hadoop的架构设计,如有兴趣请参考相关书籍和文献.在梳 理过程中,我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习,以期强化基础. 作者 :Jaytalent 开始日期 :2013年9月9日 参考资料:[1]<Hadoop技术内幕--深入解析MapReduce架构设计与实现原理>董西成                   [2]Hadoop 1.

本章共两部分,这是第二部分: 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第一部分) 第十四章--循环神经网络(Recurrent Neural Networks)(第二部分) 14.4 深度RNN 堆叠多层cell是很常见的,如图14-12所示,这就是一个深度RNN. 图14-12 深度RNN(左),随时间展开(右) 在TensorFlow中实现深度RNN,需要创建多个cell并将它们堆叠到一个MultiRNNCell中.下面的代码创建了三个完全相同的cel

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很

什么是polar code极化码 为了实现可靠的信号传输,编码学家在过去的半个多世纪提出多种纠错码技术如里所码(RS码).卷积码,Turbo码等,并在各种通信系统中取得了广泛的应用.但是以往所有实用的编码方法都未能到香农于1948年所给出的信道传输的容量极限(也称为香农界).2008年在国际信息论ISIT会议上,Arikan首次提出了信道极化的概念,基于该理论,他给出了人类已知的第一种能够被严格证明达到信道容量的信道编码方法,并命名为极化码(Polar Code).Polar码具有明确而简单的编

SCI投稿过程总结.投稿状态解析.拒稿后对策及接受后期相关问答   http://muchong.com/t-9174366-1 SCI投稿过程总结.投稿状态解析.拒稿后处理对策及接受后期相关问答综合荟萃目录(重点是一.二.四.五.六):(一)投稿前准备工作和需要注意的事项.投稿过程相关经验总结(二)SCI期刊投稿各种状态详解及实例综合(学习各种投稿状态+投稿经历总结)(三)问答综合篇(是否催稿.如何撤稿.一稿两投及学术不端相关内容等)(四)如何处理审稿意见(回复意见.补实验.润色.重整数据.作

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/41424027 背景: 此篇博文介绍一个开源的.基于WEB的DICOM Server软件.该开源软件完全使用C++编写,不依赖于第三方数据库(内置了SQLite数据库)或其他框架,支持RESTful API设计模式.官网上提供了源代码,同时也给出了编译后的Windows和Linux系统的二进制安装包.Orthanc是PACS领域的一种改革,提出了“解构PACS概念”,即Deconstructed

背景: 此篇博文介绍一个开源的.基于WEB的DICOM Server软件.该开源软件完全使用C++编写,不依赖于第三方数据库(内置了SQLite数据库)或其他框架,支持RESTful API设计模式.官网上提供了源代码,同时也给出了编译后的Windows和Linux系统的二进制安装包.Orthanc是PACS领域的一种改革,提出了“解构PACS概念”,即Deconstructed PACS,用户可以通过三种方式访问Orthanc:DICOM Server.Web Server和RESTful A

1. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的.模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation. Bert最近很火,应该是最近最火爆的A

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这

内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用.假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层的参数仍然需要随机初始化.之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法,一种

主要是对 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understandingtichu提出的BERT 清华和华为提出的ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities 百度提出的ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration 这三个模型的学习记录 B

https://blog.csdn.net/satlihui/article/details/81006906 https://blog.csdn.net/github_39611196/article/details/85246236 https://blog.csdn.net/q1242027878/article/details/84679093 https://blog.csdn.net/zbzcDZF/article/details/86570761 自编码器autocoder (以下

TCN是指时间卷积网络,一种新型的可以用来解决时间序列预测的算法.在这一两年中已有多篇论文提出,但是普遍认为下篇论文是TCN的开端. 论文名称: An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 作者:Shaojie Bai 1 J. Zico Kolter 2 Vladlen Koltun 3 自从TCN提出后引起了巨大反响,有人认为 时间卷积网络(TCN)

对哨兵1号的多时相双极化SAR数据进行预处理,得到18个日期的VV和VH共36景影像,通过ANOVA和JM距离分析,选其中ANOVA得到的F值最高的6景影像.真值用LC8数据和地面调查,目视解译得到标签.将6景影像合到一个数据中即6波段数据,输入到UNET中,网络结构同原始UNet,除了在conv和relu中间加了BN. 这里引发了思考,BN层到底是加在哪里的,因为keras里的conv2d层是可以直接加激活函数的,中间加BN就要拆开写了.提出BN的论文里似乎就是加在了conv和relu中间.其

自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改.从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示. 主要有三个发展方向: Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet Module: 采用模块化的网络结构(Inception),代表网络GoogleNet Faster: 轻量级网络模型,适合于移动端设备,代表网络MobileNet和ShuffleNet Functional: 功能型网络,针对特定使用场景而发展出来.如检测模型YOLO,Faste

写essay的时候,我们会常常因为各式各样的要求词而头疼:discuss,describing,evaluate,explain,等等,他们之间有何区别?如果你在思考这个问题,那么这篇文章就是为你写的: 现在,我们不得不承认:写ESSAY不是一件容易的事儿.他需要我们进行大量的阅读的同时,精确地概括出文献中心思想,同时对所有文献的错综复杂的关系进行逻辑分析,最后,把之前所有的努力表达出来,呈现在你的essay中. 但是,打造你的argument这件事情,并不是一个技术活.事实上,任何一个新手也可

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