为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要0
作者：Zhonghui You还记得在理解 LSTM 的时候，我们会发现，它用一种门控机制记住重要的信息而遗忘不重要的信息。在此之后，很多机器学习方法都受到了门控机制的影响，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同样也是，它们将门控机制加入到 CNN 剪枝中，让模型自己决定哪些滤波器不太重要，那么它们就可以删除了。其实对滤波器进行剪枝是一种最为有效的、用于加速和压缩卷
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2024-04-16 10:02:59
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Tensorflow2.0之BatchNorm层简介：卷积神经网络的出现，网络参数量大大减低，使得几十层的深层网络成为可能。然而，在残差网络出现之前，网络的加深使得网络训练变得非常不稳定，甚至出现网络长时间不更新甚至不收敛的现象，同时网络对超参数比较敏感，超参数的微量扰动也会导致网络的训练轨迹完全改变。2015 年，Google 研究人员Sergey Ioffe 等提出了一种参数标准化(Norma
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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文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
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2024-03-26 07:30:23
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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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论文名称：卷积神经网络加上图卷积神经网络的边界回归方法用于医学图像分割。期刊名称：ISSV 2019作者：Yanda Meng Meng Wei.作者单位：利物浦大学以及中科院宁波工业技术研究院。摘要：解剖结构的精准分割是医学图像分析的重要步骤，而边界回归的方法收到了研究者们的青睐。这种方法是从一个起点出发来进行分割任务，而不是对密集的像素点进行分类。然而，由于CNN的固有特性，使用卷积核拥有的局
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2023-10-08 14:26:31
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概述NSGA2是一种基于非支配排序的遗传算法，可用于求解多目标优化问题[1]。在NSGA2中，种群初始化后， 基于非支配排序方法，种群中的个体被分成多个前沿组。第一个前沿组中的个体是完全非支配个体，它们的rank值被赋为1。第二个前沿组中个体受第一个前沿组中的个体支配，它们的rank值被赋为2。其余前沿组中个体依次类推 。NSGA2引入拥挤距离（crowding distance）作为评判个体与相
好吧，我承认我懒了，好久没有发文了，主要最近真的很忙，忙校招，忙课题，神烦，趁着周末好好研究了一下RNN和LSTM（为了让毕业论文的逼格高一些），我发现RNN，尤其是LSTM，没有CNN那样直白，思想很简单，但学完之后总觉得似懂非懂，所以今天想写这么一篇博客梳理一下自己的学习心得，也希望与大家多多交流，本人才疏学浅，如有说的不合理的地方，请尽管指正。首先，默认大家对最简单的感知机是了解的，关于深层
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2024-10-25 15:01:10
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本文目录1. DNN2. RNN3. RNN Cell 具体计算过程4. Pytorch实现RNN4.1 创建RNNcell再写循环4.2 直接调用RNN5. 多层RNN6. 案例6.1 使用RNN_cell6.2 使用RNN7. 独热向量one-hot缺点改进目标网络结构完整代码课后练习1：LSTM实现之前的模型代码：结果：课后练习2：GRU实现之前的模型代码：结果：学习资料系列文章索引
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2024-06-12 21:41:36
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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
【导读】本篇论文使用时间门同步学习文本对之间的语义特征，在 Quasi Recurrent Neural Network (QRNN) 模型的基础上进行创新，提出新的模型Cross Temporal Recurrent Network (CTRN)。 论文通过对问题和答案对的遗忘门和输出门的信息中获益，从而学习QA的联合序列对。
QRNN01 通过结合LSTM和CNN的特征构成
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2024-09-11 08:53:45
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from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
import tensorflow as tf
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
from tensorflow import keras
import os
from tenso
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2024-06-25 18:41:27
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以下叙述只是简单的叙述，CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多，而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取，用于RNN语句生成图片标注。2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。还有很多领域，比如根据面目表情判断情感，用于遥感地图的标注，用于生物医学的图像解析，用于安全领域的防火实时监控等。而且现阶段关于CNN+RNN的研
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2024-03-07 13:41:11
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最近博主一直在准备找暑期实习，所以也是隔了很久没跟新博客。题外话，现在的计算机视觉岗竞争是真的激烈，最后才找到美团，网易，海康，Momenta的offer，打算入坑的朋友门需谨慎。最近也在Momenta实习，等实习完后会继续更新博客和继续完善github。上一篇博文写到anchor的制作与处理了。这篇博文就主要讲一下rpn网络的搭建部分。首先是整个网络的特征提取部分，博主用
adapter.SelectCommand = new SqlCommand("select * from "+strTblName),(SqlConnectio
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2022-09-23 17:23:41
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图神经网络（二）GCN的性质（1）GCN与CNN的联系GCN与CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者都是局部连接3.二者卷积核的权重是处处共享的4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大 第二章 GCN的性质 本章通过对GCN的一些性质的集中解读来加深我们对于GCN的理解。在2.1节中，我们介绍了同为卷积模型的GCN与CNN的联系，从中可以看到二者具有非常该的
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2024-08-08 11:33:28
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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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Automatic Generation of Multi-precision Multi-arithmetic CNN Accelerators for FPGAs最近arXiv上挂出来一篇文章，采用FPGA实现MobileNet V1，并且完全是不借助片外资源，用的是on-chip memory，没有利用off-chip RAM。整个模型在FPGA的内部有限资源上实现的。能够使得帧率在3000
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2024-06-14 06:53:40
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文章目录ML、DL、CNN学习记录7GAN（Generative Adversarial Network）GAN的学习GAN的损失函数GAN 训练GAN的扩展DCGANCGANStack GAN ML、DL、CNN学习记录7GAN（Generative Adversarial Network）到目前为止，GAN主要应用于图像生成、人脸变换、 生成高质量图像、场景生成、半监督建模、图像混合、图像修
