讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

Pytorch实现波阻抗反演 1 引言 地震波阻抗反演是在勘探与开发期间进行储层预测的一项关键技术.地震波阻抗反演可消除子波影响,仅留下反射系数,再通过反射系数计算出能表征地层物性变化的物理参数.常用的有道积分.广义线性反演.稀疏脉冲反演.模拟退火反演等技术. 随着勘探与开发的深入,研究的地质目标已经从大套厚层砂体转向薄层砂体,而利用常规波阻抗反演方法刻画薄层砂体不仅要消耗大量人力.物力,且反演得到的波阻抗精度也难以满足实际需求.近年来,深度学习在地震反演和解释等地震领域显现出了巨大的潜力,其中

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

背景 在分类中,最常见的设置是一个输入,输出是类数目大小的向量.预测的输入类将是在最后一个网络层中具有最大条目的相应类.在分类任务中,交叉熵损失(交叉熵)是训练这类网络最常见的损失函数.交叉熵损失可以写在下面的方程中.例如,有一个三级cnn.最后一个全连通层的输出()是(3×1)张量.还有一个向量,它的维度相同,它指的是输入的真实标签. 交叉熵 比如说,3个类分别是0.1和2.输入属于0类.如果网络输出()是一个经过合理训练的分类器,则网络输出(Y)类似于(3.8,−0.2,0.45).这个输入

由于MVB网络采用分布式网络结构,各组网设备分布在不同电气柜,甚至是在不同车辆上,各组网设备往往来自于不同供应商,这给MVB网络调试及诊断带来了很大的难度.目前MVB网络调试及故障排查,主要是通过仪器查看网络通信波形以及报文,依靠人工分析,进行网络质量评估和故障定位.网络评估和故障排查工作对操作人员的技术要求高,评估结果不精确,排查效率低下. 针对上述情况,北京润科通用技术有限公司成功研制出一款MVB智能分析工具——MVB智能诊断仪,该产品实现了列车MVB网络质量量化评估与故障自动化分析定位功能

pytorch网络输入图像的格式为(C, H, W),而numpy中的图像的shape为(H,W,C) 所以一般需要变换通道,将numpy中的shape变换为torch中的shape. 方法如下: # A是numpy数据类型A = A.transpose(0,1,2) # 没有改变:(h,w,c) A = A.transpose(2,0,1) # 转换为:(c,h,w) 这样就可以直接输入到torch的网络中了.

方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现 小结 针对深度学习中的过拟合问题,通常使用丢弃法(dropout),丢弃法有很多的变体,本文提高的丢弃法特指倒置丢弃法(inverted dorpout). 方法 在会议多层感知机的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机.其中输入个数为4,隐藏单元个数为5,且隐藏单元\(h_{i}(1,2,3,4,5)\)的计算表达式为 \(h_{i} = \varphi(x_{1}w_{1i}

SOLOv 2:实例分割(动态.更快.更强) SOLOv2:  Dynamic, Faster and Stronger 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2003.10152.pdf 代码链接:https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet 摘要 在这项工作中,本文的目标是建立一个简单,直接,快速的实例分割框架,具有很强的性能.本文遵循王等人SOLO的原则."SOLO:按位置分割对象"[33].重要的是,本文进一步通过动态学习对象分段

通信中KPI,是Key Performance Indicators的缩写,意思是关键性能指标.performance 还有绩效:业绩的意思,但显然不适用于这种场合. 通信中KPI的内容有:掉话率.接通率.数据业务下载速率.网络质量现场测试与竞争对手领先程度.网络投诉总量同比完成情况等. =========================================================== 话统 呼叫建立类 1.RRC连接建立成功率RRC连接建立成功率(业务相关)＝RRC连接建立

1. 前言 今天,随着新功能和子项目的增加,OpenStack已成为一个不断扩展的大型开源项目.随着数以百计大型企业采用并不断为OpenStack生态系统做出贡献,OpenStack必将成为下一代私有云解决方案.随着新项目的不断集成,OpenStack提供的服务范围也在不断增加.新项目的不断集成,要归功于OpenStack模块化架构和其核心组件出色的稳定性.事实证明,OpenStack是一个成熟的私有云平台,可提供基础架构即服务(IaaS)功能.随着新项目的不断出现,OpenStack生态系统正

  原文地址:https://www.hhyz.me/2018/08/08/2018-08-08-AlphaGO-Zero/> 1. 概述 简单来说,AlphaGo Zero 的训练可以分为三个同时进行的阶段: 自我对战 再训练网络 评估网络 在自我对战阶段, AlphaGo Zero 创建一个训练集合,自我完成对战 25000 次.棋局每变动一次,博弈.搜索可能性和胜出者的信息将被存储. 训练网络阶段,是神经网络权值得到优化的过程.在一次完整的训练循环中, AlphaGo Zero 将从 50

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识

0 - Abstract 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类任务上表现出了突出的性能.在这篇文章中,我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题,这个问题不仅需要对物体进行分类,并且还需要对各种各样类别的物体进行精确定位.我们提出了简单但依然有效的将目标检测问题形式化为回归问题从而来对物体边界框进行定位.我们提出了一个多尺度推理程序(模型?),它可以通过应用少量网络层来产生高分辨率的具有小误差的目标检测.并在Pascal VOC上展示了当前最好方法的效果. 1 - Introductio

0 - ABSTRACT 在这个工作中,我们研究了卷积网络的深度对于它在大规模图像识别设置上的准确率的效果.我们的主要贡献是对使用非常小的卷积核(3×3)来增加深度的网络架构进行彻底评估,这说明了通过将深度增加到16-19层能够比之前最好的业界水平更好.这些发现是我们参加ImageNet Challenge 2014的基础,在这个比赛中我们团队在定位和分类追踪任务上分别获得了第一和第二的名次.我们也表明了我们的模型可以很好的扩展到其他数据集上,并都达到了最佳的水平.我们已经将我们的两个效果最好的

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 YOLOv3的前世今生 2013年,R-CNN横空出世,目标检测DL世代大幕拉开. 各路豪杰快速迭代,陆续有了SPP,fast,faster版本,至R-FCN,速度与精度齐飞,区域推荐类网络大放异彩. 奈何,未达实时检测之基准,难获工业应用之青睐. 此时,凭速度之长,网格类检测异军突起,先有YOLO,继而SSD,更是摘实时检测之桂冠,与区域推荐类二分天下.然准确率却时遭世人诟病. 遂有JR一鼓作气,并coco,推v

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org

Caffe源代码(caffe version commit: 09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要的头文件,这里介绍下include/caffe/solver.hpp文件的内容: 1.      include文件: <caffe/solver.hpp>:此文件的介绍能够參考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/62423060 2.      模板类Solver:虚基类 3.      模板类Wo

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-03/129164.htm InfoWorld 在部署.运营和保障网络安全领域精选出了年度开源工具获奖者. 最佳开源网络和安全软件 BIND, Sendmail, OpenSSH, Cacti, Nagios, Snort -- 这些为了网络而生的开源软件,好些家伙们老而弥坚.今年在这个范畴的最佳选择中,你会发现中坚.支柱.新人和新贵云集,它们正在完善网络管理,安全监控,漏洞评估,rootkit 检测,以及很多方面. Icin

转:http://kms.h3c.com/View.aspx?id=52875 问题现象 在无线环境中经常碰到苹果终端连接无线后wifi图标无法点亮导致终端无法上网.在起portal的网络中认证页面无法自动弹出影响使用体验. 告警信息 无 原因分析 一.wifi图标无法点亮分三种情况: 1.无线属内网环境,自动获取地址时没有下发DNS地址,导致wifi图标始终无法点亮. 2.无线即无portal认证.又无加密,此时有些苹果终端每次连接wifi都会延迟10秒左右才能点亮图标. 3.无线环境起了po

我只讲讲检测部分的模型,后面两样性分类的试验我没有做,这篇论文采用了很多肺结节检测论文都采用的u-net结构,准确地说是具有DPN结构的3D版本的u-net,直接上图. DPN是颜水成老师团队的成果,简单讲就是dense 与 residual的结合,如上图,输入特征图一部分通过residual与输出相加,另一部分与residual的结果再串联,个人觉得这个网络好乱,不简洁的网络都不是好网络,恰好文章中还给出了只采用residual的版本,所以我其实要讲的是这个只有residual的u-net,上