一.前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比. 二.CNN与RNN对比 1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2.相同点:    2.1. 传统神经网络的扩展.    2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新.    2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接. 3.不同点    3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算   

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得

1. RNN神经网络模型原理 2. RNN神经网络模型的不同结构 3. RNN神经网络-LSTM模型结构 1. 前言 之前我们对RNN模型做了总结.由于RNN也有梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN做了改进,得到了RNN的特例LSTM(Long Short-Term Memory),它可以避免常规RNN的梯度消失,因此在工业界得到了广泛的应用.下面我们就对LSTM模型做一个总结. 2. LSTM模型结构 我们先看下LSTM的整体结构. 由于RNN梯度消失的问题,大牛们对于序列

   2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络:VGGNet,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名.VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络,证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能,使错误率大幅下降,同时拓展性又很强,迁移到其它图片数据上

2012年,Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet,夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军,且准确率远超第二名(top5错误率为15.3%,第二名为26.2%),引起了很大的轰动.AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构,在此之前,深度学习已经沉寂了很长时间,自2012年AlexNet诞生之后,后面的ImageNet冠军都是用卷积神经网络(CNN)来做的,并且层次越来

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/

 申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 1

一.前述 本文讲述池化层和经典神经网络中的架构模型. 二.池化Pooling 1.目标 降采样subsample,shrink(浓缩),减少计算负荷,减少内存使用,参数数量减少(也可防止过拟合)减少输入图片大小(降低了图片的质量)也使得神经网络可以经受一点图片平移,不受位置的影响(池化后相当于把图片上的点平移了)正如卷积神经网络一样,在池化层中的每个神经元被连接到上面一层输出的神经元,只对应一小块感受野的区域.我们必须定义大小,步长,padding类型池化神经元没有权重值,它只是聚合输入根据取最

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le

http://nikhilbuduma.com/2015/01/11/a-deep-dive-into-recurrent-neural-networks/ 按照这里的介绍,目前比较火的cnn是feed-forward的网络,而rnn是back projections. lstm则是rnn的一种特例. rnn在训练中会造成误差放大或者消失的现象,为了避免这个现象,引入lstm单元,保证误差是个恒量,也就是说既不会太大也不会太小.

    近几年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)在图像识别中取得了非常成功的应用,成为深度学习的一大亮点.CNN发展至今,已经有很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet.Alexnet.Googlenet.VGG.DRL等,接下来将分期进行逐一介绍.在之前的文章中,已经介绍了卷积神经网络(CNN)的技术原理,细节部分就不再重复了,有兴趣的同学再打开链接看看(大话卷积神经网络),在此简单回顾一下C

从一堆弱分类器融合得到强分类器. 比如假设现在你只能水平或竖直线分割,那么无论如何都分不好,但是假设组合三次分割,就会得到如图所示的一个较好的分割线. 再比如,PLA 融合后有large margin 的效果 几种可能的融合策略: 1.Uniform Blending 一人一票,权值相同. 理论保证: G 的 期望误差比g的平均期望来的小 把演算法的误差拆分为 bias 和 varriance bias:平均表现离真实值差多少 variance:这些一个个的模型表现有多乱 所以融合减少了vari

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/70238350 最近忙着实验室的项目,一直没有时间做仿真,所以就先写一下之前看的一篇文章,总结一下吧.这次要说的是Gated CNN,这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章,感觉十分有新意,效果也很棒.下面我们来看一下,文章的主要贡献包括: 提出一种新的门控机制 缓解梯度传播,降低梯度

VGG是一个很经典的CNN模型,接触深度学习的人大概都有所耳闻.VGG在2014年被提出并拿来参加ImageNet挑战赛,最终实现了92.3%的正确率,得到了当年的亚军.虽然多年过去,又有很多新模型被提出,但是由于VGG简单优美的结构和稳定的性能,它现在仍然被广泛学习和使用.由于对VGG的讨论网上已经有很多,本文简单介绍VGG的结构并探讨它给我们带来的启发. 一.网络结构 VGG的作者在论文中将它称为是Very Deep Convolutional Network,如上图所示的VGG16网络带权

深度卷积神经网络(AlexNet) 在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机.虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意.一方面,神经网络计算复杂.虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件,但并没有像之后GPU那样大量普及.因此,训练一个多通道.多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成.另一方面,当年研究者还没有大量深入研究参数初始化和非凸优化算法等诸多领域,导致复杂的神经网络的训练通常较

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685

X, y = get_feature_charseq() #max_document_length=64 volcab_file = "volcab.pkl" assert os.path.exists(volcab_file) pkl_file = open(volcab_file, 'rb') data = pickle.load(pkl_file) valid_chars, max_document_length, max_features = data["valid_

http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet,1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍: 结构:由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成. 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX. 特点: 应用: Alexnet,2012年 https://github.com/BVLC/caffe/blo

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系.今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域. 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的.但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不