深度估计论文阅读_Multi-Scale Deep Network前言一、创新点二、具体分析1.粗细结合的网络架构2.尺度不变误差三、编程 前言本篇博客主要对Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network进行理解和复现。这篇文章发表于NIPS 2014，作者David Eigen。一、创新点将神经
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2024-04-23 13:29:42
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2014-07-21 10:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到.1 # allocate symbolic variables for the data
2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
3 x = T.matrix('x') # t
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2024-04-29 14:53:41
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本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法~
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。目录1 写在前面2 代码分解介绍2.1 准备工作2.2 参数配置2.3 数据导入与数据划分2.4 联合分布图绘制2.5 因变量分离与数据标准化2.6 原有模型
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2023-12-22 20:34:08
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1. 神经网络概念首先我们要了解神经网络的形式，之所以被叫做神经网络，是因为它的工作原理和人的大脑神经相似。 这是一个房屋预测的案例，我们输入房屋的大小，卧室的个数，邮政编码，财富，经过神经元的一系列计算，得到预测值price（房屋的价格）2. 前向传播和反向传播1.1. 前向传播假设我们有个神经网络，有这样一个代价函数 前向传播就是下面的蓝色的线，可以简单理解为输入数据求出输出值1.2. 反向传
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2023-09-18 12:49:59
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Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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使用深度学习框架来实现线性回归模型一、生成数据集直接调用d2l中的synthetic_data生成数据集# 生成数据集
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l
true_w = torch.tensor([2,-3.4])
true_b = 4.2
feat
网络一惯被人们用virtual来形容，就像网络游戏，有多少年轻人沉迷于里面？为什么？有一个原因无非在于他们都想再这面扮演另一自我，一个梦想中的自我——高级别，极品装备，做老大......这个虚拟世界给人的东西就是在于能让你感受这种享受。许许多多的大学生都沉迷在这里面，为什么呢？太简单了，就是因为大学和他们梦想中的大学差别太大了！（扯远了，扯远了，继续）
六度分隔（Six Degrees
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2024-05-21 16:15:54
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第一层卷积层，使用两个GPU分别计算48个核，然后进行ReLU激活函数，对其结果进行Local Response Normalized。使用ReLU比tanh和sigmoid等饱和函数要快。Local Response Normalized（局部相应归一化）由于ReLU的值域没有区间，所以要对其结果进行归一化，公式为 就是对ReLU求出来的数据（x，y）周围进行归一化 进行归一化后可以加快梯度下降
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2024-01-21 02:26:30
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1 神经网络与深度学习1.4 浅层神经网络 上节课我们主要介绍了向量化、矩阵计算的方法和python编程的相关技巧。并以逻辑回归为例，将其算法流程包括梯度下降转换为向量化的形式，从而大大提高了程序运算速度。本节课我们将从浅层神经网络入手，开始真正的神经网络模型的学习。1.4.1 Neural Networks Overview 首先，我们从整体结构上来大致看一下神经网络模型。 前面的课程中
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2024-03-01 15:40:16
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深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）
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2023-11-30 10:23:28
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文章目录前言一、深度学习简介step1:神经网络全连接前馈神经网络矩阵运算step2：模型评估step3：选择最优函数反向传播链式法则反向传播 前言主要学习了深度学习中最重要的反向传播的知识点。一、深度学习简介深度学习三步骤==1.神经网络 2.模型评估 3.选择最优函数step1:神经网络神经网络由神经元组成。（红色方框中就算一个神经元）神经元（逻辑回归函数）有权重和偏差（即参数） 已知神经元
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2023-10-20 09:08:05
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文章目录前言一、单层神经网络1.1 正向传播1.2 损失函数1.3 梯度下降二、浅层神经网络2.1 正向传播2.2 反向传播三、深层神经网络3.1 ImageNet发展史3.2 网络参数总结及展望 前言深度学习最基础的网络类型的之一，全连接神经网络（Full Connect Neural Network）是大多数入门深度学习领域的初学者必学的内容，充分体现深度学习方法相比于传统机器学习算法的特点
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2023-10-18 22:30:48
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1.DFS（深度优先搜索）搜索思想在图问题中能以最直观的方式展现。深度优先搜索的步骤分为：递归下去。回溯上来。顾名思义，深度优先，则是以深度为准则，先一条路走到底，直到达到目标。这里称之为递归下去。否则既没有达到目标又无路可走了，那么则退回到上一步的状态，走其他路。这便是回溯上来。下面结合具体例子来理解。如图所示，在一个迷宫中，黑色块代表玩家所在位置，红色块代表终点，问是否有一条到终点的路径我们用
8.1 BP神经网络的基本原理逻辑回归因其简单、高效、具有可解释性，在工业界得到了广泛的应用并大放异彩。但是，随着业务越来越复杂，分类任务的难度越来越高，逻辑回归渐渐力不从心。分类任务的难度主要体现在数据的线性不可分上——不同类别的数据犬牙交错，很难用一条简单的直线将数据点分开，如图8-1左图所示。为了降低数据分布的复杂性，一般会对特征进行变换和组合，使低维空间中的数据在高维空间中变成线性可分的，
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2023-11-08 22:12:46
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Model Scaling(模型扩展)一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。比如说ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200，GPipe通过对基线网络的四倍扩展在ImageNet上可以达到84.3%的准确率。本节要介绍的最新网络结构——EfficientNet，就是一种标准化模型扩展的结果。通过下面这张图，我们可以直观的感受一下EfficientNet B
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2024-09-20 18:15:27
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第一门课 神经网络和深度学习(Neural Networks and Deep Learning)4.1深层神经网络（Deep L-layer neural network）严格来说，逻辑回归也是一个一层的神经网络。有一个隐藏层的神经网络就是一个两层神经网络。计算神经网络时不计入输入层，只计隐藏层和输出层。 有些函数只有深层的神经网络可以学会，对于任何给定的问题很难提前预测到底需要多深的神经网络，
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2023-08-30 16:33:54
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。举几个例子:1. Logistic Regression 和 Linear Regression：Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。Logistic Regression：把上面的 wx+b 通过 sigmoid函数映射到(0,1)上，并划分一个阈值，大于阈值的分为一
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2024-06-11 15:56:19
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RCNN=R+CNN 定义： R:Region Proposal(候选区域)； CNN:Convolutional Neural Network(卷积神经网络)； 作用： R:用于解决定位问题； CNN:用于解决识别问题；定位的问题的解决思路？ 思路一：看作回归(Regression)问题 目的：预测出(x,y,w,h)四个参数的值，从而得出方框的位置。 步骤一：搭建一个识别图像的人
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2024-01-10 20:25:40
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线性回归介绍线性回归模型的目标是找一根线，使得这根线能很好得拟合训练数据并且能够很好得泛化。当使用线性回归模型时，问题应该定义成回归问题，数据集应该处理成(X，Y)，其中X是具体情况下每条样本得特征，维度按照实际情况定义，但要保证所有数据维度相同，Y为对应的目标值。特征X每个维度都有个权值，用向量w表示，b表示偏置，用数学符号表示为： Y^ = Xw + b 训练过程：首先我们随机初始化w和b（
本文对深层神经网络可能存在的致命问题进行了较为详细的阐述，可以帮助避免一些常见的坑。 一、Logistic回归、传统多层神经网络 1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段，其任务是优化目标函数：h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+….θnxn 线性回归的求解法通常为两种： 解优化多元一次方程（矩阵）的传统方法，在数值分析里通常被称
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2023-10-16 00:03:05
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