SVHN数据集官网:http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/ SVHN数据集官方提供的有两种格式 Format1是那种在街上拍的照片,每张照片的尺寸都不同,然后label提供了照片上门牌上的所有数字,和每一个单独的数字的bounding box: Format2是把街拍图片上的数字一个一个截出来,然后resize成32*32的图片,label是一个单独的数字. 官方的Format2特别好读,numpy矩阵啥的官方都给了,网上教程也一大堆.但是Format1不

目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f

目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks 4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis 4.2 Image Classification 4.3 Ablation Studies 5 Conclusion 参考资料 论文地址:http://ai2-website

原文: 二值神经网络(Binary Neural Network,BNN) 在我刚刚过去的研究生毕设中,我在ImageNet数据集上验证了图像特征二值化后仍然具有很强的表达能力,可以在检索中达到较好的效果.而Bengio大神的这篇文章,则不止于将特征二值化,而是要将权重和每层的激活值统统二值化.相比于非二值化的网络,将大量的数学运算变成了位操作.这样就节省了大量的空间而前向传播的时间,使神经网络的应用门槛变得更低. 本文是阅读Bengio二值化网络文章的笔记,特此声明. 要想使整个神经网络二值化

ML.NET使用LearningPipeline类定义执行期望的机器学习任务所需的步骤,让机器学习的流程变得直观. 下面用鸢尾花瓣预测快速入门的示例代码讲解流水线是如何工作的. using Microsoft.ML; using Microsoft.ML.Data; using Microsoft.ML.Runtime.Api; using Microsoft.ML.Trainers; using Microsoft.ML.Transforms; using System; namespace

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot

目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block and Transition layer 2.4 Growth rate 2.5 Bottleneck layers 2.6 Compression 2.7 Global Network Architecture 3. Experiments 4. Discussion

前面已经安装好了torch,下面就来看看如何在torch框架上搭建深度学习模型,我一直觉得源码结合原理是机器学习最好的学习途径.所以我们从分析一个简单的案例开始吧. 参考Supervised Learning 这个例子呢,主要是以有监督的方式构建一个深度学习模型实现对数据集SVHN的分类. SVHN是 The Street View House Numbers Dataset, 数据集介绍见 SVHN数据集 代码主要分为五个部分 数据的预处理 网络模型的构建 损失函数的定义 训练网络 测试数据

原文连接:http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/75142664 参考连接:http://blog.csdn.net/u012938704/article/details/53468483 本文这里仅当学习笔记使用,具体细节建议前往原文细度. 论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:h

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

报错 Traceback (most recent call last): File "D:/PyCharm 5.0.3/WorkSpace/3.Keras/3.构建各种神经网络/3.CNN.py", line 46, in <module> model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=32) File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化

[论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [开始时间]2018.09.27 [完成时间]2018.10.03 [论文翻译]NIN层论文中英对照翻译--(Network In Network) [中文译名] 网络中的网络 [论文链接]https://arxiv.org/abs/1312.4400 [补充] 1)NIN结构的caffe实现: 因为我们可以把全连接层当作为特殊的卷积层,所以呢, NIN在caffe中是非常 容易实现的: https://githu

2017 年,Geoffrey Hinton 在论文<Dynamic Routing Between Capsules>中提出 CapsNet 引起了极大的关注,同时也提供了一个全新的研究的方向.今日,CapsNet 的作者 Sara Sabour.Hinton 老爷子联合牛津大学的研究者提出了胶囊网络的改进版本--堆栈式胶囊自编码器.这种胶囊自编码器可以无监督地学习图像中的特征,并在无监督分类任务取得最佳或接近最佳的表现.这也是胶囊网络第一次在无监督领域取得新的突破. 一个目标可以被看做是一

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten  Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 论文摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功能只在某些

作者 | Doreen 01 介绍 深度学习之所以能在图像分类.自然语言处理等方面取得巨大成功的原因在于大量的训练数据得到了高质量的标注. 然而在一些极其复杂的场景(例如:无人驾驶)中会产生海量的数据,对这些数据进行标注将会产生大量的时间成本和人工成本. 近些年,研究人员提出了active learning, crowd labeling, distant supervision,semi/weak/self-supervision等方法试图缓解人工标记的工作量.其中,半监督学习 (SSL)是运

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im

数据集——iris(R语言自带鸢尾花包) 一.scale函数 scale函数默认的是对制定数据做均值为0,标准差为1的标准化.它的两个参数center和scale: 1)center和scale默认为真,即T 2)center为真表示数据中心化 3)scale为真表示数据标准化 中心化:所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 标准化:标准化就是数据在中心化之后再除以标准差.变换后值域为[0,1]. # 标准化与中心化data(iris) # 读入数据head(iris) #查看

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过