Contents1 R-CNN2 SPPNet3 Fast R-CNN4 Faster R-CNN5 三种目标检测神经网络对比说明 在RCNN系列算法提出之前，目标检测是基于滑动窗口的方法。在图片上，选择大小适宜的窗口、合适的步进长度，进行从左到右、从上到下的滑动来遍历整张图片。每个窗口区域都送入CNN模型进行识别。滑动窗口目标检测方法明显的缺点是计算成本高。其中滑动窗口的大小、步幅是
本文的论文来自： Notes on Convolutional Neural Networks, Jake Bouvrie。 这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考：[1] Deep L
CNN结构特点1.局部连接使网络可以提取数据的局部特征 2.首先权值共享就是滤波器共享，即是用相同的滤波器去扫一遍图像，提取一次特征，得到feature map。在卷积网络中，学好了一个滤波器，就相当于掌握了一种特征，这个滤波器在图像中滑动，进行特征提取，然后所有进行这样操作的区域都会被采集到这种特征，权值共享大大降低了网络的训练难度，一个滤波器只提取一个特征，在整个图片（或者语音／文本） 中进行
参数的更新有许多方法;1.Vanilla update 最简单的更新形式。假定x是参数矢量，dx是梯度。更新形式为:# Vanilla update
x+=-leaning_rate*dx其中learning_rate是学习率。2Mumentum update 在深度网络中，通常能够得到更好的收敛速率。这种更新方法来源于优化问题的物理学上的观点。特别的，损失函数可以解释为山丘的高（也可以说成是
CupCnn是一个用java写的卷积神经网络。支持L1、L2正则化正则化的理论非常复杂，推导过程也比较繁琐，但是实现确实异常的容易，主要体现在权重的衰减。通俗的讲，就是我们每次在更新权重w的时候，可以的让他比应该的大小减小一点。// TODO Auto-generated method stub
float[] wData = w.getData();
float[] gradData
集成学习二: Boosting目录集成学习二: Boosting引言AdaboostAdaboost 算法前向分步算法前向分步算法Boosting Tree回归树提升回归树Gradient Boosting引言集成学习,的第二种方式称为Boosting. 不同于bagging的民主投票制, 其采用的是"精英"投票制.也即不同的分类器具有不同的权重, 显然,分类效果好的分类器权重会更大些,反之,权重
1. 权重初始化1.1 相同的初始化权重神经网络中的所有权重都能通过梯度下降和反向传播来优化和更新。现在问题来了，如果每一层的权重全部初始化为同一个常数，不同层的常数可以不一样，会发生什么呢。这样会导致同一层的所有神经元前向传播和反向传播完全相同。如下图，前向传播过程中，每一个隐层接收到的输入是一样的(x1,x2,...)，每个隐层神经元对应每个输入神经元的权重又是相同的，那么每个隐层神经元的输出
卷积神经网络的特性：局部感知机制：卷积是一个滑动的窗口（卷积核）在图像（image）上根据给定的步距进行移动，每次移动都将窗口内的数值乘以卷积核对应的权重并且相加记录到一个新的矩阵中。局部感知说明其每次对图像的一部分进行压缩。权值共享：在图像的每一个局部中卷积核的权重不变。当图片具有多个维度（通道）时，压缩图片需要对应数量的卷积核，不同纬度的卷积核权值设计可以不同，并且也可以设计多套卷积核。每个通
CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。1.人工神经网络1.1神经元神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重（
1. GCN公式，where 2. 拆解公式可将公式拆成2部分，normal = ，权重更新 wx = 权重更新很容易理解，将X特征进行线性变换。为简单起见，设结点数为6，每个结点的特征数为5，且值均为1。即 矩阵X为 X[6,5]，注：斜体代表矩阵的shape另外设权重W为w为1，bias为0的线性模型 ，输入层为5个神经元输出
基本理解CNN降低训练参数的2大法宝？ 局部感受野、权值共享 局部感受野：就是输出图像某个节点（像素点）的响应所对应的最初的输入图像的区域就是感受野。 权值共享：比如步长为1，如果每移动一个像素就有一个新的权值对应，那么太夸张了，需要训练的参数爆炸似增长，比如从32x32的原图到28x28经过convolve的图，如果后者的每一个像素对应前面的一个参数，那参数实在是多。权
SEO权重是各大搜索引擎给予网站赋予的评估或评价等级，代表着网站在某领域中的权威性、健康度及成长潜力，网站的权重越高一方面代表其越具权威性，另一方面也代表着搜索引擎对其友好度越强，会在排名、流量和信任度评价给予较好的扶持。权重是一个相对性的概念，即根据某既定指标的整体评价中相对的重要程度。如果用容易理解的方法来说，比如指数是量级统计数据，那么权重便是性质评估数据，互联网平台普遍存在指数和权重相关体
因为R-CNN到Fast R-CNN再到Faster R-CNN是一个递进的改进过程，所以对前两个不清楚的还是要先去读一读这两篇文章，我在下面提出自己的读书笔记（私以为还是写的很全面的，对很多其他博客里面没有提到的坑都有涉及）。 一文详解R-CNN： 一文详解Fast R-CNN：有一篇Faster R-CNN的文章写的着实不错，重点推荐：https://zhuanlan.zhihu.com/p/
深层网络需要一个优良的权重初始化方案，目的是降低发生梯度爆炸和梯度消失的风险。先解释下梯度爆炸和梯度消失的原因，假设我们有如下前向传播路径： a1 = w1x + b1 z1 = σ(a1) a2 = w2z1 + b2 z2 = σ(a2) ... an = wnzn-1 + bn zn&nbs
import tensorflow as tf
import helper
import numpy as np
import matplotlib as mpl
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 设置字符集，防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei'
神经网络初始化权重 Machine learning and deep learning techniques has encroached in every possible domain you can think of. With increasing availability of digitized data and advancement of computation capabil
拼多多权重是拼多多官方对店铺的隐性综合评分。虽然我们都知道。但是你真的知道拼多多?的权重吗?我们能做些什么来增加权重呢?为了避免被降权重的风险? 拼多多权重是什么意思? 如何提高的权重 1. 标题的整个权重 修改标题的主要目的是为了提高自己宝贝的搜索流量数据。很多商家在做标题的时候不知道怎么写，不知道用什么关键词，所以即使增加权重，流量也会大大增加，很多商家也不会去关注标题产生了多少关
神经网络中的权重（weight）初始化是个常常被忽略的问题。最近在手写一个Python的神经网络库，刚开始为了测试代码是否写对，搭建了一个2->4->2的单隐层神经网络来拟合异或运算，拟合结果十分完美。但是在做MNIST手写数字识别，将网络扩展到了784->100->10时，发现损失函数一直不下降，训练准确率一直停留在10%左右（和随机猜的命中概率一样嘛）。一直以为是bac
全梯度下降算法(Full gradient descent），随机梯度下降算法（Stochastic gradient descent），随机平均梯度下降算法（Stochastic average gradient descent）小批量梯度下降算法（Mini-batch gradient descent）,它们都是为了正确地调节权重向量，通过为每个权重计算一个梯度，从而更新权值，使目标函数尽可能
权重更新优化器总结在上吴恩达的深度学习课程时，学习了很多权重更新的方式，但当时学习的时候比较蒙，可能当时理解了，后面又忘了为什么这么用。这两天又看到一些资料，正好整理总结一下。 我们先计算一下反向传播的公式，具体详细过程就不再讲解了/ 以上图为例，现在我们更新权重,更新公式如下所示：在实际训练时数据集的量是非常庞大的，我们不能保证数据一次性全部载入内存，因此只能分批次训练。如果使用整个样本集进行训
