先上一张图片，这张图片是这段时间看的资料的图谱的图片，感觉花了很久的时间。 那么我们就按照上面的 图谱上的知识点，一点一点的进行下去。1、深度残差网络深度残差网络的理解： 为什么进行深度残差网络的构造，原因是网络的层数越高，网络会遇到梯度消失问题，在前面网络层无法进行有效的权值更新。 所以引入了深度残差网络 通过shortcut connection(捷径连接)的方式，将输入直接传到输出作为初始结
什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。意义：会直接影响机器学习的效果特征工程包含内容特征抽取特征预处理特征降维特征提取将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征字典特征提取我们对以下数据进行特征提取[{'city': '北京','temperature':100}
{'city': '上海','temperature'
论文笔记：深度残差网络为何使用深度残差网络深层卷积网络的退化问题残差网络结构残差结构块快捷层的恒等映射三种不同的网络结构VGG-19 与 34-layer plain残差网络结构更深的网络结构 论文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition.为何使用深度残差网络理论上来说，神经网络的层数越深，它拟合函数的能力就越强，也就是表达能力越强，按理来说
1 产生背景网络的深度对于特征提取具有至关重要的作用，实验证得，如果简单的增加网络深度，会引起退化问题[Degradation问题]，即准确率先上升然后达到饱和，再持续增加深度会导致准确率下降。该实验说明了深度网络不能很好地被优化，也就是优化器很难去利用多层网络拟合函数。这就产生了一个冲突，即需要多层网络，但多层网络又很难拟合函数，故提出了残差网络。2 解决退化问题假如目前有一个可以工作的很好的网
目录一. 什么是残差（residual）二、残差网络的背景三、残差块（residual block）四、深度残差学习五、DenseNet网络和Resnets网络对比假如采用Sigmoid函数，对于幅度为1的信号，每向后传递一层，梯度就衰减为原来的0.25，层数越多，衰减越厉害），导致无法对前面网络层的权重进行有效的调整。文章2：讲的也很好：、https://zhuanlan.zhihu.com/p
适用情况某天，老板心血来潮，给你一个分类的任务，但又缺乏大量可供训练的数据，还着急忙慌的催着你要；或者说，有数据，但是不够多；或者说，有数据，数量也够，但是分布比较单一，无法照顾实际业务中的数据分布；或者说，数据有了，也能照顾实际业务的情况，但是分布五花八门，没有稳定的视觉特征；又或者，你手头有个聚类任务，需要一个通用的视觉特征表示，一会看着颜色可以，搞个颜色直方图做特征，一会又看着纹理有规律，搞
Deep Residual Learning for Image RecognitionResNet是何凯明等人在2015年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》提出的一种结构。其主要使用了残差块，来解决训练困难的问题以及模型退化问题。在2015年ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割任务的第一名。ResN
深度残差网络—ResNet总结写于：2019.03.15—大连理工大学论文名称：Deep Residual Learning for Image Recognition 作者：微软亚洲研究院的何凯明等人 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03
获得语音信号的fbank特征和MFCC特征的一般步骤是：预加重、分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）、mel滤波、去均值等。对fbank做离散余弦变换（DCT）即可获得mfcc特征。 PS：“log mel-filter bank outputs”和“FBANK features”说的是同一个东西。Step0 MFCC倒谱参数：MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coeff
一.概述因为CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆炸。(对于该问题的解决方法是正则化初始化和中间的正则化层（Batch Normalization），这样的话可以训练几十层的网络。)虽然通过上述方法能够训练了，但
图像处理（2）——图像特征提取LBP其实现在大家都说图像处理，其实计算机是不认识图片的，之所以可以处理图像，其实图像就是一个个矩阵，其实是数字，转而其实都是在处理数字。深度学习在图像上的建树已经不足为奇了，之前大家常听到的图像特征提取方法包括HOG,Haar,LBP,SIFT等，现在逐渐淡出大家的视野，取而代之的就是深度学习，可视化深度学习存在一个很棘手的问题——类似于一个黑盒，大家不知道过程，只
文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知文本进行标签预测。词频将文本中每个词出现的次数按一定的
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2023-08-30 22:27:39
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深度学习笔记之残差网络[ResNet]引言引子：深度神经网络的性能问题核心问题：深层神经网络训练难残差网络的执行过程残差网络结构为什么能够解决核心问题残差网络的其他优秀性质 引言本节将介绍残差网络()，本篇不是论文解读，仅针对论文种提到的问题进行描述，并介绍残差网络的原理。论文链接：引子：深度神经网络的性能问题我们不否认，深度神经网络相比浅层，能够学习到更深层次的、更加丰富的特征信息。但是一个神
首先，推荐个油管的视频。中文解说，大家关注一波这个小哥哥哈，讲的很清楚。很直观。虽然是用我的解释，但是ppt是这个小哥的。梯度爆炸，需要你理解什么是链式求导。ps，百度百科整的太复杂了，对我们来说没用的。resnet网络结构：最大的特点就是右边那个箭头。那么接下来我们就主要说下，resnet为解决什么问题，怎么解决的。之后：网络层数过深导致的梯度弥散：自己推一下哈。其实就是过一遍脑子我感觉没啥补充
1. 加更多的层总是改进精度吗？ 对于非嵌套函数类，较复杂（由较大区域表示）的函数类不能保证更接近“真”函数（ f* ）。这种现象在嵌套函数类中不会发生。因此，只有当较复杂的函数类包含较小的函数类时，我们才能确保提高它们的性能。对于深度神经网络，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射（identity function）f（x）=x，新模型和原模型将同样有效。 同时，由于新模型可能得出更优的解来拟合
文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
这是CVPR2018的一篇文章，提出了针对图像复原任务的CNN模型RDN(residual dense network)。RDN主要是提出了网络结构RDB(residual dense blocks)，它本质上就是残差网络结构与密集网络结构的结合。1.残差网络（resnet）与密集网络（densenet）
1.残差网络结构
残差网络结构：在输入与输出之
文章目录DRSN 原理残差网络自注意力网络软阈值化代码实现 DRSN 原理DRSN 由三部分组成：残差网络、自注意力网络和软阈值化。残差网络残差网络（或称深度残差网络、深度残差学习，英文ResNet）属于一种卷积神经网络。相较于普通的卷积神经网络，残差网络采用了跨层恒等连接，以减轻卷积神经网络的训练难度。其具体说明可以参考文章：Tensorflow2.0之自定义ResNet。自注意力网络在 DR
特征提取和特征选择都是从原始特征中找出最有效（同类样本的不变性、不同样本的鉴别性、对噪声的鲁棒性）的特征。区别与联系 特征提取：将原始特征转换为一组具有明显物理意义（Gabor、几何特征[角点、不变量]、纹理[LBP HOG]）或者统计意义或核的特征。特征选择：从特征集合中挑选一组最具统计意义的特征，达到降维。两者的共同作用：1 减少数据存储和输入数据带宽；2 减少冗余；3
关键点检测和匹配流水线四个阶段一、背景知识1. 图像特征2. 数字函数的一阶导数和二阶导数3. 导数与图像特征关系二、孤立点的检测三、线检测四、边缘检测1. 边缘模型2. 基本边缘检测3. Marr-Hildreth边缘检测器4. 坎尼边缘检测器（Canny）5. 边缘连接和边界检测五、代码实现（Python+OpenCV) 关键点检测和匹配流水线四个阶段① 特征检测/提取（feature d
