完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne

relu函数为分段线性函数,为什么会增加非线性元素 我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素,使其可以拟合任意的函数.那么relu在大于的时候就是线性函数,如果我们的输出值一直是在大于0的状态下,怎么可以拟合非线性函数呢? relu是非线性激活函数 题主的疑问在于,为什么relu这种"看似线性"(分段线性)的激活函数所形成的网络,居然能够增加非线性的表达能力. 1.首先什么是线性的网络,如果把线性网络看成一个大的矩阵M.那么输入样本A和B,则会经过同样的线性变换MA,MB

高维空间中的球体 注:此系列随笔是我在阅读图灵奖获得者John Hopcroft的最新书籍<Computer Science Theory for the Information Age>所作的笔记.其中我只详细读了第二(高维空间).三(随机图).六(VC理论)章,其他的某些章节也略微看了一下,但没有作笔记.此书的章节大部分是相互独立的,事实上每一个章节都是一个大的方向,代表了作者认为的在信息时代中最有用的计算机理论. (一)介绍 第一部分,高维空间.在现实的世界里,很多数据的维度都是及其高的

最近聆听了两个IEEE FELLOW的高论.周末北大林老师来学校做了个报告,讲了很多新的机器学习概念.但是本人更关注的低秩学习,林老师只字未提.虽然如此,林老师的论文最近还是深入研究了很多,有多少改进的空间先不说,一篇LADMAP就需要看好几篇论文甚至回溯到十几年前的一些论文.或者说,当目标函数中有多个要求的变量的时候,一般采用ADM方法.但是一般会选用ADM的改进方法,比如11年林老师的ALADMAP方法.然而光看这篇也不能看懂,因为算法中又使用了林老师10年的一篇论文的方法,简单说就是一个低

高维空间中的高斯分布和随机投影 (一)在高维球体表面产生均匀分布点的方法 我们来考虑一个采样问题,就是怎样在高维单位球体的表面上均匀的采样.首先,考虑二维的情况,就是在球形的周长上采样.我们考虑如下方法:第一,先在一个包含该圆形的外接正方形内均匀的采样:第二,将采样到的点投影到圆形上.具体地说就是,第一,先独立均匀的从区间$[-1,1]$(我们假设圆形跟正方形的中心点都在原点)内产生两个值组成一个二维的点$(x_1,x_2)$:第二,将该二维点投影到圆形上.例如,如下图所示,如果我们产生点是图中

高维空间中的正方体和Chernoff Bounds 本文将介绍高维空间中正方体的一些性质,以及一个非常常见也是非常有用的概率不等式——Chernoff Bounds. 考虑$d$维单位正方体$C=\{x|0\leq x_i\leq 1,i=1,\cdots,d\}$,其中心点为$(\frac{1}{2},\cdots,\frac{1}{2})$,体积为1.现在我们将其半径收缩到$1-\frac{c}{d}$,其体积为$(1-\frac{c}{d})^d\leq e^{-c}$,所以当$d$很大时

Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列,在图像识别.语音识别.无人驾驶等技术上都已经落地.而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗,覆盖无人驾驶.智能助手.图像识别等许多层面.苹果业已开始全面拥抱机器学习,新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别Mac.另外,腾讯的深度学习平台Mariana已支持了微信语音识别的语音输入法.语音开放平台.长按语音消息转文本等产品,在微信图像识别中开始应用.全球前十大科技公司全部发力人工智能理论研究和应用的实现

1 什么是激活函数? 激活函数,并不是去激活什么,而是指如何把“激活的神经元的特征”通过函数把特征保留并映射出来(保留特征,去除一些数据中是的冗余),这是神经网络能解决非线性问题关键. 目前知道的激活函数有如下几个:sigmoid,tanh,ReLu,softmax. simoid函数也称S曲线:f(x)=11+e−x tanh:f(x)=tanh(x) ReLU:f(x)=max(x,0) softmax:f(x)=log(1+exp(x)) 2 神经网络中为什么要使用激活函数? 激活函数是用

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载:https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659  网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals an

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

​ MobileNet系列之MobileNet_v1 Inception系列之Inception_v1 Inception系列之Batch Normalization Inception系列之Inception_v2-v3 Inception系列之Inception_v4 导言: MobileNet_v2提出了一些MobileNet_v1存在的一些问题,并在此基础上提出了改进方案.其主要贡献为提出了线性瓶颈(Linear Bottlenecks)和倒残差(Inverted Residuals).

MobileNet MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 背景 自从AlexNet在2012年赢得ImageNet大赛的冠军一来,卷积神经网络就在计算机视觉领域变得越来越流行,一个主要趋势就是为了提高准确率就要做更深和更复杂的网络模型,然而这样的模型在规模和速度

AlexNet学习笔记 目录 AlexNet整体结构 CNN 全连接 TensorFlow实现 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的.是由五层CNN和3层全连接实现的,用于分类网络.虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现,但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方,它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调,所以下面我们将从AlexNet入手,理解卷积神经网络的一

PyTorch快速入门 Tensors Tensors贯穿PyTorch始终 和多维数组很相似,一个特点是可以硬件加速 Tensors的初始化 有很多方式 直接给值 data = [[1,2],[3,4]] x_data = torch.tensor(data) 从NumPy数组转来 np_arr = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) 从另一个Tensor x_ones = torch.ones_like(x_data) 赋01或随

在CentOS 6.5安装Oracle 11g的时候,提示交换空间不足,百度来下,找到来增加交换空间的方法,特此记录一下 增加交换空间有两种方法: 严格的说,在系统安装完后只有一种方法可以增加swap,那就是本文的第二种方法, 至于第一种方法应该是安装系统时设置交换区. 1.使用分区:  www.2cto.com         在安装OS时划分出专门的交换分区,空间大小要事先规划好,启动系统时自动进行mount.       这种方法只能在安装OS时设定,一旦设定好不容易改变,除非重装系统.

一.Oracle查看 表空间 的名称及其大小 查看 表空间的名称及其大小的SQL语句: select t1.tablespace_name,round(sum(bytes/(1024*1024)),0) tablespace_Size_MB from dba_tablespaces t1, dba_data_files t2 where t1.tablespace_name = t2.tablespace_name group by t1.tablespace_name; 查询结果: TABLE

catalogue . 引言 . Neural Networks Transform Space - 神经网络内部的空间结构 . Understand the data itself by visualizing high-dimensional input dataset - 输入样本内隐含的空间结构 . Example : Word Embeddings in NLP - text word文本词语串内隐含的空间结构 . Example : Paragraph Vectors in NLP

高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1.适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2.由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇. 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类.前者是对特征空间的变换映射,常见的有PCA.SVD等.后者则是选择特征的子集,常见的搜索方式有自顶向下.随机搜索等:(降维) 2)高维聚类算法,主要分为高维全空间聚类和子空间聚类算法.前者的研究主要聚焦在对传统聚类算法的

转自:http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5113334.html 刚体运动 本篇讨论一个很基础的问题:如何描述机器人的位姿.这也是SLAM研究的一个很基本的问题.这里的位姿表示了位置和姿态.描述位置很简单,如果机器人在平面内运动,那么用两个坐标来描述它的位置: 如果在三维空间中运动,则它的位置就用三个空间坐标来表示: 对于姿态来说,在2D情况下还需要增加一个旋转角θ:在3D情况下表达的方式就有多种,常见的如欧拉角.四元素.旋转矩阵等.那么有了位置和姿态,就可

CentOS 7开发环境中的home 目录空间满了,需要增加空间 到虚拟机上执行"ls /sys/class/scsi_host",然后重新扫描SCSI总线来添加设备.如右图.然后执行"fdsik -l"来验证是否添加成功. 用fdisk来对新添加的硬盘进行分区.如右图 然后由于要做逻辑卷,所以磁盘文件系统需要是Linux LVM,如果p选项看到的Id不是8e,就输入t,然后提示输入Hex code时,输入8e就行.然后输入p查看,如果正确的话,直接输入w保存就行.