前言：本专题NLP理论到实战参考课程见NLP理论到实战中P1-P112 文章目录一、深度学习的介绍目标1. 深度学习的概念2. 机器学习和深度学习的区别2.1 区别一 ：特征提取2.2 区别二：数据量3. 深度学习的应用场景4. 常见的深度学习框架二、神经网络的介绍目标1. 人工神经网络的概念2. 神经元的概念3. 单层神经网络4. 感知机5. 多层神经网络6. 激活函数6. 神经网络示例 一、深
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2023-07-26 08:41:24
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一、基础知识（一） filter: padding:在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。padding会影响输出图像大小。 stride(卷积步长)：卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离 input: n*n, filter: f*f, stride: s, padding: p output:, ⌊ ⌋表示向下取整 单层卷积网络：
神经网络学习小记录47——ShuffleNetV2模型的复现详解学习前言什么是ShuffleNetV2ShuffleNetV21、所用模块2、网络整体结构网络实现代码 学习前言据说ShuffleNetV2比Mobilenet还要厉害，我决定好好学一下。什么是ShuffleNetV2这篇是ECCV2018关于轻量级模型的文章。目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要
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2023-07-17 13:40:29
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 Tensorflow 复现轻量化神经网络 ShuffleNetV2。为了能将神经网络模型用于移动端（手机）和终端（安防监控、无人驾驶）的实时计算，通常这些设备计算能力有限，因此我们需要减少模型参数量、减小计算量、更少的内存访问量、更少的能耗。MobileNet、ShuffleNet 等轻量化网络就非常适合于一些计算能力受限的设备，牺牲少量准确率换取更快的运算
线性层中Linear函数可以将输入的样本大小，输出成我们需要的大小，在构建神经网络是经常会使用到，torch.flatten()，可以将数据展成一维的，相比较reshape函数，使用更加方便。但总的来说torch.flatten()的功能还是比较单调，reshape功能更加强大。目录一、Linear函数的官方文档二、实例练习1.使用reshape函数2.使用flatten函数2.1 to
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2023-07-17 21:18:09
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一.概述FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用了三种技术：卷积化（Convolutional）上采样（Upsample）跳跃结构（Skip Layer）二.网络结构FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图
前言参考FCN论文：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation FCN作为图像语义分割的先河，实现像素级别的分类（即end to end，pixel-wise），为后续使用CNN作为基础的图像语义分割模型提供重要基础。作者在阅读FCN论文时，遇到不少困难，同时FCN没有多少中文资料（更多是英语翻译），所以作者尽量用浅白的方式讲述F
ConvNets
卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。
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2023-07-31 16:58:42
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Fully Convolutional Network，FCN语义分割是对图像中的每个像素进行分类，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即为该位置对应像素的类别预测FCN 采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换，区别于图像分类和目标检测中的卷积神经网络，全连接卷积神经网络通过引入转置卷积将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸工作原理它用转置卷积层来替换
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2023-07-26 12:44:22
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
大家好，今天分享一下如何选择神经网络模型，神经网络是一种通用的机器学习模型和一套具体的算法，在机器学习领域引发了一场革命。它是普通函数的近似，可以应用于机器学习中从输入到输出的任何复杂映射问题。一般来说，神经网络体系结构可以分为三类：1、前馈神经网络：是最常见的类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，称为“深度”神经网络。它可以计算一系列事件之间相似跃迁的变化，每一层神经元的活动都是
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2020-10-31 22:34:00
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文章目录13.1 Deep Neural Network13.2 Autoencoder13.3 Denoising Autoencoder13.4 Principal Component AnalysisSummary 上节课介绍了神经网络，神经网络的核心是通过一层层的感知器从输入数据中提取模式特征，关键是求解每一层的权重向量，通过反向传播结合梯度下降算法可以很容易的求解出来。那么神经网络应该
魏老师学生——Cecil：学习卷积神经网络CNN之旅 池化层（存在于连续的卷积层中间）压缩减少特征数量的两种策略全连接层BN层BN训练步骤BN层优缺点实例化总结 池化层（存在于连续的卷积层中间）主要功能：通过逐步减小表征的空间尺寸来减小参数量和网络中的计算，提取重要特征，删除冗余的噪音特征信息。池化层在每个特征图上独立操作。作用：压缩数据和参数量，减小过拟合。压缩减少特征数量的两种策略Max P
1.深层神经网络（Deep L-layer neural network） 在前面的内容中，我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播，还有逻辑回归，并且还学到了向量化（这在随机初始化权重时很重要） 现在我们要将这邪恶理念集合起来，用来执行我们自己的深度神经网络。在过去的几年里。DLI（深度学习学院deep learning institute）已经意识到有
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2023-05-26 23:40:40
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1.深度学习的概念深度学习（deeping learning）是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行特征学习的算法。2.机器学习与深度学习的区别2.1区别1：特征提取 从特征提取角度： 1.机器学习没有人工的提取的过程 2.深度学习没有复杂的人工提取的过程，特征提取的过程可以通过神经网络自动完成2.2 区别2：数据量 从数据量角度出发： 1.深度学习需要大量的训练数据集，会有更高
目录FCN全卷积神经网络实现过程全卷积反卷积FCN的三点创新codeFCN全卷积神经网络 FCN为深度学习在语义分割领域的开山之作，提出使用卷积层代替CNN中的全连接操作，生成热力图heat map而不是类别。实现过程图1 FCN网络结构
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2023-08-18 16:20:24
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第3.1章 卷积神经网络CNN-不同层的作用一、Convolution(CONV)二、Pooling(POOL)三、Fully Connected(FC)四、Activation Function五、Batch Normalization(BN) 【详见】卷积网络中三种类型的层一、Convolution(CONV)作用： 通过卷积层中卷积核运算，提取卷积核希望提取的特征。二、Pooling(PO
神经网络是由一个个神经元相互连接并按层次排列构成的，深度神经网络是有任意层的神经网络，这里的深度是指层次的多，而不是神经元数量的多。有任意层，那么就要有一个循环来负责遍历每一层进行计算。所以深度神经网络的计算形式，就必须要适应这个循环结构。 我们先来说说神经元吧这个神经元通过对x，w，b进行运算，得出z，然后再由z得出a。 对于多神经元神经网络，其实也是一样的。简单来说就是重复单神经元的流程，把上
