卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义.   二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据.   二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘

环境配置说明: 因项目需要,需要写一个说明文档交付公司人员,指导其进行环境的安装 1. 安装 Anaconda 进入清华开源软件镜像站,其网址如下:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载相应的版本: 移动到服务器后,运行bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 进行安装: 根据相应提示回车即可 Welcome to Anaconda3 2019.10 In order to conti

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,

今天介绍另外一个比较常用和中高级难度的类:BitmapData 用好这个类,可以说是半支脚踏入了Flash高手的大门···(主要是不是太多的人精通这个··呵呵··)我也可以趁这篇文章的机会好好巩固+学习··· 好,由于现在也很晚了,我也不是很多时间,还要留点时间睡觉--:)长话短说··马上进入正题: 一,概括: Bitmapdata继承Object对象,实现IBitmapDrawable接口,这个接口有什么用,你可以理解为Drawable,能被画.官方介绍是:IBitmapDrawable 接口

目录 1. 亮点 2. 网络 3. Mask 及其融合 4. 结论 论文:Enhancing HEVC Compressed Videos with a Partition-Masked Convolutional Neural Network He, Xiaoyi, et al. "Enhancing HEVC compressed videos with a partition-masked convolutional neural network." 2018 25th IEEE

PReLU全名Parametric Rectified Linear Unit. PReLU-nets在ImageNet 2012分类数据集top-5上取得了4.94%的错误率,首次超越了人工分类的错误率(5.1%).PReLU增加的计算量和过拟合的风险几乎为零.考虑了非线性因素的健壮初始化方法使得该方法可以训练很深很深的修正模型(rectified model)来研究更深更大的网络结构. ReLU和PReLU图像: PReLU的数学表达式(i代表不同的通道,即每一个通道都有参数不相同的PReL

SIMD 概述 数据类型 静态方法:数学运算 静态方法:通道处理 静态方法:比较运算 静态方法:位运算 静态方法:数据类型转换 实例方法 实例:求平均值 概述 SIMD(发音/sim-dee/)是“Single Instruction/Multiple Data”的缩写,意为“单指令,多数据”.它是 JavaScript 操作 CPU 对应指令的接口,你可以看做这是一种不同的运算执行模式.与它相对的是 SISD(“Single Instruction/Single Data”),即“单指令,单数

自己主动编码线性解码器 自己主动编码线性解码器主要是考虑到稀疏自己主动编码器最后一层输出假设用sigmoid函数.因为稀疏自己主动编码器学习是的输出等于输入.simoid函数的值域在[0,1]之间,这就要求输入也必须在[0,1]之间.这是对输入特征的隐藏限制.为了解除这一限制,我们能够使最后一层用线性函数及a = z 习题答案: SparseAutoEncoderLinerCost.m function [cost,grad,features] = sparseAutoencoderLinear

转自https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 2014年,GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄,GoogLeNet获得了第一名.VGG获得了第二名,这两类模型结构的共同特点是层次更深了.VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构(详见  大话CNN经典模型:VGGNet),而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试,虽然深度只有22层,但大小却比AlexNet和VGG小很多,Google

目录 DNN CNN DNN VS CNN Example 卷积的好处why convolution? DCNN 卷积核移动的步长 stride 激活函数 active function 通道 channel 补零 padding 参数计算 池化层 Pooling layer 池化层的超参数: 池化层的类型: 全连接层 Fully connected layer FC层 CNN的一些性质 不变性 invariant 反向传播梯度消失 常规框架 trick #空洞卷积 dialted convol

论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN

Going deeper with convolutions-22层 https://my.oschina.net/u/876354/blog/1637819 那么,GoogLeNet是如何进一步提升性能的呢?一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,深度指网络层次数量.宽度指神经元数量.但这种方式存在以下问题:(1)参数太多,如果训练数据集有限,很容易产生过拟合:(2)网络越大.参数越多,计算复杂度越大,难以应用:(3)网络越深,容易出现梯度弥散问题(梯度越往后穿越容易消失),

1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后

CNN-二维卷积层 卷积神经网络(convolutional neural network)是含有卷积层(convolutional layer)的神经网络.卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层.它有高和宽两个空间维度,常用来处理图像数据. 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-correlation)运算.在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组. 我们用一

GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它

新增了七个教程: PyTorch 中文官方教程 1.7 学习 PyTorch PyTorch 深度学习:60 分钟的突击 张量 torch.autograd的简要介绍 神经网络 训练分类器 通过示例学习 PyTorch 热身:NumPy PyTorch:张量 PyTorch:张量和 Autograd PyTorch:定义新的 Autograd 函数 PyTorch:nn PyTorch:optim PyTorch:自定义nn模块 PyTorch:控制流 + 权重共享 torch.nn到底是什么?

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.

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)