深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 CNN（Convolutional Neural Network）——卷积神经网络，人工神经网络（Neural Network，NN）的一种，其它还有RNN、DNN等类型，而CNN就是利用卷积进行滤波的神经网络。换句话说，
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2024-03-27 19:12:09
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在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些
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2024-04-26 15:26:02
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1、原理Deep&Cross Network模型我们下面将简称DCN模型：一个DCN模型从嵌入和堆积层开始，接着是一个交叉网络和一个与之平行的深度网络，之后是最后的组合层，它结合了两个网络的输出。完整的网络模型如图：嵌入和堆叠层我们考虑具有离散和连续特征的输入数据。在网络规模推荐系统中，如CTR预测，输入主要是分类特征，如“country=usa”。这些特征通常是编码为独热向量如“[ 0,
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2024-08-02 09:20:39
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1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经
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2024-08-01 16:07:42
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目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
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2024-08-08 10:37:06
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一、介绍 VGGNet是于2014年由牛津大学计算机视觉组和DeepMind公司共同研究的。在2014年的ILSVRC比赛上获得了分类项目的第二名和定位项目的第一名。这个网络据说是基于NIN网络的思想。与比赛中的第一名GooLeNet从NIN开始向两个方向发展。VGGNet的理念是更深的网络性能更好。因此
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2024-04-16 09:08:27
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0 前言常言道，温故而知新，那有没有什么东西是每一次看到都像是接触了一种新的知识呢？或许机器学习相关技术发展太过迅速，或许是我之前每次接触都未深入，我总感觉机器学习相关的技术我并不能建立一个完整的概念，或者说并不深入研究的话，对于机器学习的概念都太过零碎了。几次想要开始整理，但是因为我对机器学习的某些方面还是欠缺了解，总感觉整理不下去，初步定下以下话题吧。卷积神经网络DNN和CNN循环神经网络RN
文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
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2024-03-26 07:30:23
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目录1.深度学习与自然语言处理 2.语言的表达 3.Word2Vec：高维来了 4.表达句子：句向量 5.搭建LSTM模型 6.总结 7.搭建LSTM做文本情感分类在《文本情感分类（一）：传统模型》一文中，笔者简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，
最近博主一直在准备找暑期实习，所以也是隔了很久没跟新博客。题外话，现在的计算机视觉岗竞争是真的激烈，最后才找到美团，网易，海康，Momenta的offer，打算入坑的朋友门需谨慎。最近也在Momenta实习，等实习完后会继续更新博客和继续完善github。上一篇博文写到anchor的制作与处理了。这篇博文就主要讲一下rpn网络的搭建部分。首先是整个网络的特征提取部分，博主用
本文目录1. DNN2. RNN3. RNN Cell 具体计算过程4. Pytorch实现RNN4.1 创建RNNcell再写循环4.2 直接调用RNN5. 多层RNN6. 案例6.1 使用RNN_cell6.2 使用RNN7. 独热向量one-hot缺点改进目标网络结构完整代码课后练习1：LSTM实现之前的模型代码：结果：课后练习2：GRU实现之前的模型代码：结果：学习资料系列文章索引
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2024-06-12 21:41:36
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。摘要如何对一个句子对进行建模是许多NLP任务中的关键问题，例如答案选择（AS），复述识别（PI）和文本蕴涵（TE）。大多数先前的工作通过如下方法来解决问题：（1）通过微调特定系统来处理一项单独的任务; （2）分别对每个句子的表示进行建模，很少考虑另一句话的影响;（3）完全依赖人为设计的，用于
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2024-10-11 12:40:28
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、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发
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2024-04-19 15:48:23
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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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将CNN与LSTM结合起来可以用于处理序列数据中的空间和时序信息。下面是一种可能的方法：数据准备：首先，准备输入数据。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。CNN特征提取：将序列数据作为输入，通过一层或多层卷积层进行特征提取。卷积层可以提取输入数据的空间特征，例如边缘、纹理等。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重
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2023-11-24 06:26:45
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机器学习基础篇（六）——KNN一、简介K-Nearest Neighbors（KNN） 是机器学习中的一个基础分类算法。1.工作原理首先我们需要一个训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签。存在标签就代表我们知道样本集中每一个数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签，作为该数据的标签。一
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2024-03-26 10:24:07
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深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
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2024-02-27 21:09:54
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Transformer模型由《Attention is all your need》论文中提出，在seq2seq中应用，该模型在Machine Translation任务中表现很好。动机常见的seq2seq问题，比如摘要提取，机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型。而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现；CNNcnn 通过进行卷积，来实现对输入数
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2024-04-30 04:12:41
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目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
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2024-04-06 20:27:17
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