在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野,用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小.神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知,是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层,在层与层之间均为局部相连(通过sliding filter).神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大,也意味着他可能蕴含更为全局.语义层次更高的特征:而值越小则表示其所包含的特征越趋向于局部和细节.因此感受野的值可以大致用来判断每一层的抽象层次. 那么这个感受野要如何计

1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

本文摘自看完还不懂卷积神经网络“感受野”?那你来找我 作者:程序_小白链接:https://www.jianshu.com/p/9305d31962d8 一.到底什么是“感受野”(接受野Receptive Field) 感受野是一个神经元对原始图像的连接 通常说:第几层对输入数据(即原始图像)的感受野 二.图解说明 为了更好地说明整个卷积神经网络的工作过程,下面以一个例子说明,原始图像的大小为10x10,一共设计了5个网络层,前面4个是卷积层,卷积核的大小为3x3,最后一个是池化层,大小为2x2

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档.     基础     如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)以及带有recurrent(循环)拓

Nnet3配置中的上下文和块大小 简介 本页讨论了nnet3配置中关于解码和训练的块大小以及左右上下文的某些术语.这将有助于理解一些脚本.目前,从脚本角度来看,没有任何关于nnet3的"概述"文档,所以这是nnet3唯一的文档. 基础 如果您已阅读了"nnet3"配置的以前的文档,您会发现"nnet3"不仅支持简单的前馈DNN,还可以实现在网络内层进行时间拼接(帧拼接)的时延神经网络(TDNN)并且还用于recurrent拓扑(RNN,LSTM,

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: [1] LeCun, Yann, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton. "Deep learning." (2015) (Three Giants' Survey) Review 机器学习在当下有很多应用:从网络搜索的内容过滤到电商的商品推荐,以及在手持设备相机和智能手机上的应用.机器学习系统用来做图像识别,语音转换,推送符合用户兴趣的内容.这些应用逐渐地开始不仅仅使用机器学习

原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示.这些方法在很多方面都带来了显著的改善,包含最先进的语音识别.视觉对象识别.对象检測和很多其他领域,比如药物发现和基因组学等.深度学习可以发现大数据中的复杂结构.它是利用BP算法来完毕这个发现过程的.BP算法可以指导机器怎样从前一层获取误差而改变本层的内部參数,这些内部參数可以用于计算表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据.比方文本和语音方面表现出了闪亮的一面. 机

原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术

论文地址:https://asa.scitation.org/doi/abs/10.1121/1.5036725 深度神经网络在浅水环境中的源定位 摘要: 深度神经网络(DNNs)在表征复杂的非线性关系方面具有优势.本文将DNNs应用于浅水环境下的源定位.提出了两种方法,通过不同的神经网络结构来估计宽带源的范围和深度.第一阶段采用经典的两阶段方案,特征提取和DNN分析是两个独立的步骤;与模态信号空间相关联的特征向量被提取为输入特征.然后,利用时滞神经网络对长期特征表示进行建模,构建回归模型;第二

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:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A

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先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

供大家相互交流和学习,本人水平有限,若有各种大小错误,还请巨牛大牛小牛微牛们立马拍砖,这样才能共同进步!若引用译文请注明出处http://www.cnblogs.com/charleshuang/. 本文译自:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html 文章中的代码截图不是很清晰,可以去上面的原文网址去查看. 1.动机 卷积神经网络(CNN)是多层感知机(MLP)的一个变种模型,它是从生物学概念中演化而来的.从Hubel和Wiesel早期对猫的视觉皮层

深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态,层与层的网络节点之间是全连接的.这样设想一下,如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接,

1. 概述 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的).它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量. 卷积网络最初是受视觉神经机制的启发而设计的,是为识别二维形状而设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移.比例缩放.倾斜或者共他 形式的变形具有高度不变性.1962年

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清