在前面的章节里，已经给大家介绍了什么是RNN网络的进阶型——LSTM网络的基本知识，如果不清楚的同学请移步到《Pytorch与深度学习 —— 10. 什么是长短期记忆网络》。在《Pytorch与深度学习 —— 9. 使用 RNNCell 做文字序列的转化之 RNN 入门篇》 这篇文章里，我提前做了一些简单的铺垫，例如独热向量等基础知识后，现在我们就正式开始回答在介绍RNN网络模型一开始便提到的姓名
写在前面 开始学习啦！首先是论文的一些基本情况介绍： 网络的结构图： 网络中的亮点一：超深的网络结构如果只是普通卷积层和池化层的堆叠，网络层数越多，效果越差。产生的原因：梯度消失 / 爆炸问题 和 退化问题梯度消失：假设每一层的误差梯度都是一个＜1 的数，那么在反向传播的过程中，每向前传播一层，都要乘以一个＜1 的系数。那么当网络越
深度学习与图神经网络学习分享：CNN 经典网络之-ResNetresnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢？残差学习结构如图在普通的卷积过程中加入了一个x的恒等映射（identity mapping）专家把这称作 skip co
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.011691.来先看看摘要对于许多视觉任务来说，在多个尺度上表示特征是非常重要的。卷积神经网络(CNNs)不断发展，并显示出较强的多尺度表示能力，在广泛的应用中一致取得了性能的提升。然而，大多数现有的方法以分层的方式表示多尺度特性。在本文提出了一种新的CNNs模块，即Res2Net，通过在一个残差块内构造分层的类残差连接。Res2Ne
1、Introduction提出问题：随着网络越来越深，梯度就会出现爆炸或者消失 解决方法： 1、在权重随机初始化的时候，不要特别大也不要特别小 2、在中间加入一些normalization,包括BN（batch normalization)可以使得校验每个层之间的输出和梯度的均值和方差相对来说比较深的网络是可以训练的，避免有一些层特别大，有一些层特别小，使用这些技术之后能够收敛，但是当网络变深的
文章目录1. 全连接层2. SoftMax算法 1. 全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。举个例子，前面通过卷积和池化层提取出来的特征有眼睛鼻子和嘴巴，那我们能单独通过这三个特征来判断出这是一只猫吗？显然不能，因为拥有眼睛鼻子嘴巴这三个特征的动物太多了吧，所以我们需要对这三个特征进行特征融合，从而最终判断出这个东东是一只猫猫而不是修狗。
一.目的及方法为了在深层次提高小目标检测精度和效率。为了保持大尺寸和小尺寸目标检测结果的一致性，本文提出了一种新的结构ReBiF特征金字塔。它是双向的，可以融合深部和浅部特征，使目标检测更加有效和稳健。由于“残差”的性质，类似于ResNet[5]，可以很容易地训练和集成到不同的骨干（甚至更深或更轻）比其他双向方法。在这种结构的基础上，提出了一种新的双融合模型，使残差特征形成一个紧凑的表示，将更精确
介绍ResNet几乎是现在应用最广泛的特征提取网络，于2015年由何恺明等人提出拿到了ImageNet的冠军，并且发表在2016年的CVPR上，现在针对各种问题也衍生了很多新的网络。很多经典的网络也通过借鉴其思想在效果上得到了提升。一般来说，随着网络变深学习能力应该会更强，但是事实上一味地增加深度并不能继续提升性能，反而会导致模型收敛变慢，效果甚至还会变差，ResNet就是针对这样的问题。文中提出
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。这里，我们使用 RNN 来进行尼采风格文本的自动生成。这个任务的本质其实预测一段英文文本的接续字母的概率分布。比如，我们有以下句子:I am a studen这个句子（序列）一共有 13 个字符（包含空格）。当我们阅读到这个由 13 个字符组成的序
写在前面：打算记录一下很常见的backbone网络，本篇博客用于记录自己ResNet网络的学习过程。 论文传送门：Deep Residual Learning for Image Recognition一、ResNet网络做了什么1、提出 Residual 结构（残差结构），并搭建超深的网络结构 我们在搭建更深层网络时，并不是简单堆叠就能取得比较好的效果的。 如上图，56层的网络效果反而更差，这是
RNN核心之时间预测数据如下所示： 这个数据是 12年飞机月流量，可视化得到下面的效果。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data_csv = pd.read_csv('./data.csv', usecols=[1])
plt.plot(data_csv) 首先我们进行预处理，将数据中
1、前言深度学习模型可以通过增加网络深度来获得高级的语义信息，以增加模型的辨别能力，从而提高模型分类的准确性。伴随模型深度的增加，模型也将变得相对难以收敛，伴随而来的是梯度消失/梯度爆炸，应对方法是使用BN层+归一化的初始化参数方案。但是有了BN层以及归一化的初始化参数，模型的效果就会随着网络层的增加而无限制的增加吗？答案可能是不行的，原因有二：其一，随着网络深度的增加，模型变得更加难以优化，因为
文章目录1. 前言2. LSTM模型结构2.1 细胞状态2.2 LSTM之遗忘门2.3 LSTM之输入门2.4 LSTM之细胞状态更新2.5 LSTM之输出门 1. 前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业
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2023-06-16 19:23:29
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生活的意义并不是与他人争高下，而在于享受努力实现目标的过程，结果是对自己行动的嘉奖。
↑面的话，越看越不痛快，应该这么说：
生活的意义就是你自己知道你要做什么，明确目标。没有目标，后面都是瞎扯！
原创
2022-08-29 16:31:38
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生活中有这么一种现象：如果你关注某些东西，它就会经常出现在你眼前，例如一个不出名的歌手的名字，一种动物的卡通形象，某个非常专业的术语，等等等等。这种现象也叫做“孕妇效应”。还有类似的一种效应叫做“视网膜效应”，它讲的是：你有什么东西或者特质你就特别容易在别处发现你有的这类东西和特质。干了多年测试的我就会经常发现日常使用的系统中有很多的bug，而我老婆就发现不了。今天要说的
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精选
2016-04-01 11:34:32
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与Inception出现后， 学者们将卷积网络不断加深以寻求更优越的性能， 然而随着网络的加深， 网络却越发难以训练， 一方面会产生梯度消失现象； 另一方面越深的网络返回的梯度相关性会越来越差，接近于白噪声， 导致梯度更新也接近于随机扰动。 （Residual Network， 残差网络） 较好地解决了这个问题， 并获得了2015年ImageNet分类任务的第一名。 此后的分类、 检测、 分割等任
梯度消失RNN循环神经网络:长期依赖效应，RNN并不擅长处理。RNN中某一单元主要受它附近的单元的影响。一个很深的神经网络进行反向传播时，梯度很难从后层nn传播回去。即它很难影响靠前层的权重。RNN有同样的问题。后面层的输出误差很难影响前面层的计算。基本的RNN模型会有很多局部影响，某一单元主要受它附近的单元的影响。这意味着很难让一个神经网络能够意识到它看到的是单数名词还是复数名词，然后在序列后面
博客作者：凌逆战Keras实现RNN模型SimpleRNN层 keras.layers.GRU(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True,
kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initiali
文件目录： timing_info/AspectRatioOverscan&TimingTool/Aspect_Ratio_Overscan&Timing_Tool_330.xls 重现率调整步骤： 注意：重现率有两种方式，所以先选择调整方式。 1、方式选择 1）百分比方式 2）FineTune像素
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2017-09-30 14:03:00
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历尽了一个多月的时间终于从卓越网上买了《数据重现》。实践证明，真金总是历尽千辛万苦中而得到。《数据重现》是一本好书！如果你想从事数据恢复这个行业，《数据重现》是一本很好的教材。它不仅适合初学者，更适合有一定基础的人们。每一个‘提示’、‘注意’都是作者多年工作经验的结晶。这些东西一般是在别的书上找不到的
原创
2009-07-02 11:24:36
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