模块融合：将一些相邻模块进行融合以提高计算效率，比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu，最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中，并生成一个bias；上图详细描述了BN层计算原理以及如何融合卷积层和BN层，这里进行验证：定义三个模型：定义模型1 ： 一层卷积层和一层BN层网络import numpy as np
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2023-10-10 06:03:09
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神经网络与信息隐藏的结合Contents1 引言... 12 切入点介绍... 12.1 SGAN & SSGAN.. 12.2 使用神经网络生成隐写失真代价... 12.3 使用神经网络做隐写分析... 12.4 生成含秘载体... 23 面临的挑战及机遇... 23.1 和GAN网络进行融合... 23.2使用神经网络生成隐写失真代价... 23.3 使用神经网络做隐写分析... 23
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2024-04-26 19:45:33
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简介：通过一些科学的方法对优秀的模型进行融合，以突破单个模型对未知问题的泛化能力的瓶颈，并且综合各个模型的优点得到同一个问题的最优解决方法，这就是多模型融合。多模型融合的宗旨就是通过科学的方法融合各个模型的优势，以获得对未知问题的更强的解决能力。1.多模型融合入门 使用多模型融合方法融合神经网络模型的过程中会遇到的问题： 首先，在使用融合神经网络模型的过程中遇到的第1个问题就是训练复杂神经网络非常
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2023-11-23 12:33:46
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cat与add 对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核。下面具体用式子解释一下。由于每个输出通道的卷积核是独立的，我们可以只看单个通道的输出。假设两路输入的通道分别为X1, X2, …, Xc和Y1, Y2, …, Yc。那么concat的单个输出通道为（*表示卷积）：而add的单个输出通道为：因此
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2024-03-11 21:10:15
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引言简单回顾一下以往的单通道PCNN模型，原理与实现步骤：13、单通道PCNN原理14、单通道PCNN融合代码实现一、单通道PCNN图1 单通道PCNN：在单通道PCNN中，对于一个神经元的一次迭代过程正如图1描述： ①、F（i,j）代表外部刺激，在传统模型中这一刺激都是由I（i,j）提供，像素的灰度值直接作为神经元的刺激，在后来的研究中逐渐发现这样做不利于表达像素空间关系，从而使用各种算子代替I
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2024-01-12 14:47:28
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文章目录前言一、数据的特征表示二、传统的特征学习1.特征选择2.特征提取三、深度学习方法总结 前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、数据的特征表示二、传统的特征学习传统的特征学习一般是通过人为地设计一些准则，然后根据这些准则来选取有效的特征，具体又可以分为两种：特征选择和特征抽取．1.特征选择特征选择（Fe
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2023-08-26 15:17:39
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深度学习入门（二十三）卷积神经网络——图像卷积前言卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相关二维卷积层例子交叉相关VS卷积一维和三维交叉相关总结教材1 互相关运算2 卷积层3 图像中目标的边缘检测4 学习卷积核5 互相关和卷积6 特征映射和感受野7 小结 前言核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘卷积神经网络——从全连接层到卷积课件卷积层二维交叉相
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2023-12-31 13:54:22
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第一篇Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos提出的是一个双流的CNN网络，分别捕捉空间和时间信息。
对于空间信息，文章用的是类似于另一篇论文的CNN结构，这个准备之后在阅读，对于时间信息，文章提出了一种基于光流的时间CNN，主要思路是，从相邻的L帧图片中，提取光
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2023-12-27 22:40:33
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基于深度学习的推荐模型的优势：非线性变换。与线性模型相反，深度神经网络能够利用非线性激活（例如relu，sigmoid，tanh等）对数据中的非线性进行建模。该属性使得捕获复杂且复杂的用户项交互模式成为可能。诸如MF，FM，稀疏线性模型的常规方法基本上是线性模型。表征学习。深度神经网络有效地从输入数据中学习潜在的解释因素和有用的表示。通常，在实际应用程序中可以获得有关项目和用户的大量描述性信息。利
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2023-12-21 09:29:43
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4.1LAN设计4.1.1 融合网络1.网络复杂性不断增加2.融合网络的网元为了支持协作，企业网络采用任何的解决方案，结合语言系统、IP电话、语音网关、视频支持和视频会议。 提供协作支持的融和网络还可能包括以下功能： ①呼叫控制：包括电话呼叫处理、呼叫方ID、呼叫转接、呼叫保持和会议等。 ②语音留言：包括语言邮件功能。 ③移动性：无论是在何处都能接受到重要电话。 ④自动总机：通过直接将呼叫路由到正
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2023-12-01 08:36:57
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神经网络如何防止过拟合？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪声将有用信息湮没了，致使泛化能力很差。针对于第二个问题，出现上述现象的主要原因在于隐层节点数
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2023-09-09 07:58:10
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对于CNN网络来说，其核心计算是卷积算子，其通过卷积核从输入特征图学习到新特征图。从本质上讲，卷积是对一个局部区域进行特征融合，这包括空间上（H和W维度）以及通道间（C维度）的特征融合 我们可以发现卷积实际上是对局部区域进行的特征融合。 这也导致了普通卷积神经网络的感受野不大，当然你也可以设计出更多的通道特征来增加这个，但是这样做导致了计算量大大的增加。因此为了空间上融合更多
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2024-04-18 12:10:46
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在讲机器的神经网络之前，我们先简单地讲一讲人类的神经网络，方便大家理解机器的神经网络。我们都知道，人的神经网络由成千上万的神经元组成，每一个神经元和下一个神经元之间通过传递神经递质的方式来传递神经信息。如下图所示而机器的神经网络也是由成千上万的神经元组成的，它其中的每一个神经元(我们为了方便画图)都是用一个小圆圈来表示。如下图(忽略图中的,,)概念：神经网络是机器学习的一种算法图中每一个小圆圈都表
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2024-02-06 13:50:13
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本文为比利时列日国立大学（作者：Nicolas Vecoven）的硕士论文，共77页。变量和特征选择已经成为许多研究的焦点，特别是在生物信息学中有许多应用。机器学习是选择特征的有力工具，然而并非所有的机器学习算法在特征选择方面都处于同等的地位。事实上，人们已经提出了许多方法来利用随机森林进行特征选择，这使得它们成为当前生物信息学的热门模型。另一方面，由于所谓的深度学习技术的出现，神经网络在过去几年
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2023-07-12 14:13:42
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众所周知，卷积神经网络是深度学习中非常有代表性的学习领域，而深度学习又是机器学习的主要分支，因此卷积神经网络就是用来让机器学习的过程途径，而机器要学的就是图像中的特征，“卷积”就是用来提取特征的。 在卷积神经网络面前，所有图像都是矩阵，矩阵中就是一个个的像素，这些像素组成了我们肉眼看到的图像。最经典的CNN便是Let-5网络卷积过程有三个重要的概念需要知道：局部感知、参数共享、池化局部感知： 即网
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2023-09-29 09:43:24
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图像的风格迁移始于2015年Gates的论文“Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks”，所做的工作很好描述，就是由一张内容图片和一张风格图片进行融合之后，得到经风格渲染之后的合成图片。示例如下 对于人来说，可以很轻易的分辨出不同风格的图片，但是如何让计
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2023-12-29 19:23:10
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卷积神经网络主要做什么用的？卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网络是说不清楚后面的网络层得到了什么特征的)。而池化主要是因为在某些任务中降采
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2023-12-19 22:09:31
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模型融合的介绍模型融合的目标是讲训练好的多个模型结果综合在一起，达到更好的精度与鲁棒性。最简单的想法就是以所有模型的预测结果为输入，以ground truth为目标训练新的的模型。有点深度神经网络的意思，即以深度换取更强的表达能力。但这样就会遇到过拟合的问题，这时可以用K-ford，多个训练集更方法克服。简单加权融合回归最简单的想法就是给每个模型的结果一个权值，将它们加权平均后作为最终结果## 生
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2024-04-02 15:45:48
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神经网络是由具有互相连接的突触节点和激活连接构成的有向图，具有4个主要特征：每个神经元可表示为一组线性的突触连接，一个外部应用偏置，以及可能的非线性激活连接。偏置由一个固定为+1的输入连接的突触连接表示。神经元的突触连接给它们相应的输入信号加权。输入信号的加权和构成该神经元的诱导局部域。激活连接压制神经元的诱导局部域产生输出。可参照下图：当系统中一个元素的输出能够部分地影响作用于该元素的输入，从而
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2023-12-29 19:12:13
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文章目录1. 全连接神经网络的问题2. 利用“感受野”看图片的局部3. 神经元的参数共享4. 对CNN的总结5. CNN的应用 1. 全连接神经网络的问题图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。在做图像识别时首要的就是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前面讲到了前向全连接网络，我们可以尝试用前向全
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2023-08-07 09:01:47
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