简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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1，支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane)。 SVM使用铰链损失函数
深入探究ConvNets vs. Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向Vision Transformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使Vision Transformer在ImageNet上的预训练表现略弱于ConvNets，Vision Transformer仍
目录一、数据集二、数据预处理三、CNN模型构建四、预测一、数据集分为两个excel， 分别含有积极和消极的文本，链接。完整代码最下方。链接:https://pan.baidu.com/s/1IvqNIL-YHUjTlJRc-Asv9w?pwd=5e94 提取码:5e94二、数据预处理1.jieba分词#合并语料
data_sum = pd.concat([word_pos,word_n
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2024-03-19 10:24:56
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CNN（卷积神经网络）和RNN（递归神经网络）是两种不同类型的神经网络结构，它们各自具有一些优点和缺点。CNN的优点：局部权重共享：CNN通过局部权重共享减少了需要训练的参数数量，这有助于降低模型的复杂性，并使得网络能够并行学习。这种结构更接近于实际的生物神经网络。空间扩展：CNN特别适合于处理图像和视频等具有空间结构的数据。通过卷积层和池化层的组合，CNN可以有效地提取图像的局部特征，并且对于输
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2024-09-14 14:04:15
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关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
循环神经网络从何而来？我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很
摘要随着卷积神经网络（CNN）在深度预测中取得了越来越多的进展，本文探讨了如何将卷积神经网络的深度预测用于高精度稠密单目SLAM系统中。我们提出了一种方法，CNN预测的稠密深度图与从直接单目SLAM获得的深度测量值自然融合在一起。我们的融合方案在单目SLAM方法效果不佳的图像位置进行深度预测具有优势，例如低纹理区域，反之亦然。我们演示了使用深度预测来估计重建的绝对尺度，克服了单目SLAM的主要局限
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2024-04-15 15:04:14
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一、前言 , 文章对经典的深度神经网络的发展做了一些概括，另外这里也加了一些补充说明二、Alexnet AlexNet是现代深度CNN的奠基之作。2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet. AlexNet包含了6亿3000万个连接，6000万个参数和65万个神经元，拥有5个卷积层，其中3个卷积
基于tensorflow的CNN和LSTM文本情感分析对比1. 背景介绍2. 数据集介绍2.0 wordsList.npy2.1 wordVectors.npy2.2 idsMatrix.npy2.2.0 文本预处理2.2.0 为什么把词转化为词向量2.3 Helper Functions3. RNN网络训练4. CNN网络训练5. CNN与RNN训练结果对比6. 循环神经网络系列参考文献 1.
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2024-04-26 13:31:59
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一、网络结构和配置 主要贡献是使用一个带有非常小(3x3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16 - 19个权重层，可以实现对先前art配置的显著改进1、结构 (1)在训练中，我们的是络一个固定大小的输入224×224 RGB图像。我们所做的唯一预处理是从每个像素中减去在训练集上计算的平均RGB值。 (2)图像通过卷积层的堆栈传递，其中我们使用接受域很小的过滤
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2024-07-09 17:42:14
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本文将带你了解UCI数据库的Python API，通过实际案例拆解并讲解代码。[ 导读 ]深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。文中图表，建议高清打印过塑贴放手边作参考。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大
本篇文章第一部分翻译自：http://www.wildml.com/2015/10/recurrent-neural-networks-tutorial-part-3-backpropagation-through-time-and-vanishing-gradients/，英文好的朋友可以直接看原文。最近看到RNN，先是困惑于怎样实现隐藏层的互联，搞明白之后又不太明白如何使用BPTT
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2024-04-21 14:34:06
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系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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Lenet5和VGG16Lenet5 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。 各层参数详解：1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层，输入图像的尺寸统一归一化为3232。 注意：本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入
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2024-10-27 11:57:54
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该论文提出了一种新颖的深度网络结构，称为“Network In Network”(NIN)，以增强模型对感受野内local patches的辨别能力。与传统的CNNs相比，NIN主要的创新点在于结构内使用的mlpconv layers(multiple layer perceptron convolution layers)和global average pooling。下面先介绍二者:MLP C
文章目录Abstract1 Introduction2 Network Architecture3 Training3.1 Data Augmentation4 Experiments5 Conclusion Abstractrelay on the strong use of augmentation a contracting path to capture context and a sy
什么是编码解码编码：利用特定的算法，对原始内容进行处理，生成运算后的内容，形成另一种数据的表现形式，可以根据算法，再还原回来，这种操作称之为编码。解码：利用编码使用的算法的逆运算，对经过编码的数据进行处理，还原出原始数据，这种操作称之为解码。什么是Base64编码算法可以将任意的字节数组数据，通过算法，生成只有（大小写英文、数字、+、/）（一共64个字符）内容表示的字符串数据。 即将任意的内容转换
这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
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2024-02-12 21:33:18
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太早的LeNet和AlexNet就不提了，也相对比较简单。vgg16 vgg19文章《VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION》发现了小卷积核搭配更深的网络会有更好的效果。小卷积核堆叠在保持感受野不变的情况下参数更少，网络更深学习能力更强。结构：前面一堆卷积层后面跟三层全连接层。卷积核全为3x3且全有pad
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2024-04-03 07:13:41
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