论文链接:https://arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf TCN(Temporal Convolutional Networks) TCN特点: 可实现接收任意长度的输入序列作为输入,同时将其映射为等长的输出序列,这方面比较像RNN. 计算是layer-wise的,即每个时刻被同时计算,而非时序上串行. 其卷积网络层层之间是有因果关系的,意味着不会有"漏接"的历史信息或是未来数据的情况发生,即便 LSTM 它有记忆门,也无法完完全全的记得所有的历史信息,更何况

本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小

卷积data的四个维度: batch, input channel, height, width Conv2d的四个维度: input channel, output channel, kernel, stride 时间序列data(输入)的三个维度: sequential-length(近似于NLP中一句话里几个单词), batch, input-size(一个单词几个字母) LSTM的三个维度: input-size, output-size, layers h0的三个维度: layers,

#!/usr/bin/env Pythonimport timeimport sys if len(sys.argv) > 1: INTERFACE = sys.argv[1]else: INTERFACE = 'eth0'STATS = []print 'Interface:',INTERFACE def rx(): ifstat = open('/proc/net/dev').readlines() for interface in  ifstat:  if INTERFACE in int

Highway Networks 论文地址:arXiv:1505.00387 [cs.LG] (ICML 2015),全文:Training Very Deep Networks( arXiv:1507.06228 ) 基于梯度下降的算法在网络层数增加时训练越来越困难(并非是梯度消失的问题,因为batch norm解决梯度消失问题).论文受 RNN 中的 LSTM.GRU 的 gate 机制的启发,去掉每一层循环的序列输入,去掉 reset gate (不需要遗忘历史信息),仍使用 gate 控

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络,SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩,而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进.虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛,但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 SqueezeNet 论文: SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 论

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列,ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作,使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速,而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计,从实际出发,提出channel split操作,在加速网络的同时进行了特征重用,达到了很好的效果 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ShuffleNet V1 论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Netwo

MobileNet系列很重要的轻量级网络家族,出自谷歌,MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络,MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元,虽然层数变多了,但是整体网络准确率和速度都有提升,MobileNetV3则结合AutoML技术以及人工微调进行更轻量级的网络构建   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 MobileNetV1 论文: MobileNets: Efficient Convolutiona

ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔,每层具有不同的dilation rate,在参数量不增加的情况下,能够融合多尺度特征,相对于深度可分离卷积,深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高.另外,HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ESPNet 论文: ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation 论文地址:https://arxiv.o

TCN代码详解-Torch (误导纠正) 1. 绪论 TCN网络由Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun 三人于2018提出.对于序列预测而言,通常考虑循环神经网络结构,例如RNN.LSTM.GRU等.他们三个人的研究建议我们,对于某些序列预测(音频合成.字级语言建模和机器翻译),可以考虑使用卷积网络结构. 关于TCN基本构成和他们的原理有相当多的博客已经解释的很详细的了.总结一句话:TCN = 1D FCN + 因果卷积.下面的博客对因果卷积和孔

DOS,即使对于许多自称了解计算机的人而言,也是一个比较陌生的词汇.然而,在网络管理过程中,DOS命令却是一个不可逾越的障碍,几乎所有的网络命令都运行在DOS界面.对初级用户而言,掌握一些常用网络命令在网络测试和配置操作中非常实用:对高级用户而言,了解网络命令的常用参数和使用技巧,可以获取更多的配置和故障信息,从而更好地.有针对性地解决问题.   一.显示和修改本地ARP列表——ARP ARP(Address Resolution Protocol)是负责将IP地址解析成MAC地址的协议,对于网

最近在工作之余学习NLP相关的知识,对word2vec的原理进行了研究.在本篇文章中,尝试使用TensorFlow自行构建.训练出一个word2vec模型,以强化学习效果,加深理解. 一.背景知识: 在深度学习实践中,传统的词汇表达方式是使用one-hot向量,其中,向量的维度等于词汇量的大小.这会导致在语料较为丰富,词汇量较大的时候,向量的维度过长,进而产生一个相当大的稀疏矩阵,占用不少内存开销,降低机器运行速度.而word2vec则为这个问题提供了一种解决方案. word2vec是一个用来产

上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其

目录 基础问题 相关知识 实验目的 实验内容 实验步骤 实验总结与体会 实验目的 掌握信息搜集的最基础技能与常用工具的使用方法. 返回目录 实验内容 各种搜索技巧的应用 使用搜索引擎 搜索网址目录结构 检测特定类型的文件 路由侦查 DNS IP注册信息的查询 whois查询域名注册信息 nslookup,dig域名查询 IP2Location 地理位置查询 基本的扫描技术:主机发现.端口扫描.OS及服务版本探测.具体服务的查点 活跃主机扫描 端口扫描 OS扫描及服务版本探测 具体服务的查点 漏洞

//本小节的名称为 fsockopen,curl与file_get_contents,具体是探讨这三种方式进行网络数据输入输出的一些汇总.关于 fsockopen 前面已经谈了不少,下面开始转入其它.这里先简单罗列一下一些常见的抓取网络数据的一些方法.//1. 用 file_get_contents 以 get 方式获取内容:$url = 'http://localhost/test2.php';$html = file_get_contents($url);echo $html; //2. 用

1.Ipconfig 该命令可以检查网络接口配置.如果用户系统不能到达远程主机,而同一系统的其他主机可以到达,那么用该命令对这种故障进行判断是有必要的.当主机能到达远程主机但不能到达本网主机时,则表示子网掩码设置有问题,可据此进行修改. Ipconfig用来获取本机IP地址等信息. 1) 命令格式: ipconfig [/all /renew [adapter] /release [adapter]] 2) 参数含义 如果没有参数,那么 ipconfig 实用程序将向用户提供所有当前的 TCP/

这篇文章的标题比较奇怪,网上可能很少类似专门介绍神经网络的输入输出相关文章.在我实际工作和学习过程中,发现很有必要对神经网络的输入和输出做一个比较全面地介绍.跟之前博客一样,本篇文章不会出现相关代码或者公式之类的,还是希望用更直观的图文来说明问题,读者不太可能通过阅读文章来获取代码或者解决方案从而直接应用到实际项目中.由于我主要做CV相关,对卷积神经网络了解比较多,本篇文章的神经网络指的是卷积神经网络CNN. 对于监督学习来讲(本篇文章只针对监督学习),解决的主要问题就是X->Y的映射问题,也就

目录 目录 目录 前言 摘要 1.介绍 2.深度残差网络的分析 3.On the Importance of Identity Skip Connection 4.On the Usage of Activation Functions 4.1.Experiments on Activation 4.2.Analysis 5.Results 6.结论 参考资料 前言 本文的主要贡献在于通过理论分析和大量实验证明使用恒等映射(identity mapping)作为快捷连接(skip connect

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

 上图为单个模型 VGGNet, GoogleNet 都说明了深度对于神经网络的重要性. 文中在开始提出: 堆叠越多的层, 网络真的能学习的越好吗? 然后通过神经网络到达足够深度后出现的退化(degradation problem)问题, 从而引出残差学习!  退化问题有何引起? 臭名昭著的梯度消失和梯度爆炸问题已经通过提出的标准初始化(如 Xavier)和中间层标准化(BN)解决. 退化问题也不是由于 overfitting 造成, 毕竟是由于 training error 在上升. 而不