LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference论文：https://arxiv.org/abs/2104.01136代码（刚刚开源）：https://github.com/facebookresearch/LeViT吸取CNN优点！LeViT：快速推理的视觉Transformer,在速度/准确性的权衡
文章目录1 sigmoid激活函数的不足之处2. Relu3. Relu的变种3.1 LeakReLU3.2 PReLU3.3 RReLU4. MaxOut 网络4.1 与ReLU的关系4.2 可能训练处激活函数的样子4.3 MaxOut 的训练 1 sigmoid激活函数的不足之处在网络结构非常深的情况下，由于梯度消失问题的存在，可能会导致靠近输入附近的隐藏层的权重变化较慢，导致结果训练效果较
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2024-04-08 20:57:12
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LeViT是FAIR团队发表在ICCV2021上的成果，是轻量级ViT模型中的标杆，文章对ViT中多个部件进行的改进，如加速策略等，对很多工程化铺设ViT系列模型都是很有借鉴意义的。 按说，近期出现的优质模型非常多，各种冲击SOTA的，详情可戳我整理的小综述《盘点2021-2022年出现的CV神经网络模型》。但我为何会单独对LeViT拿出来进行详细剖析呢？原因很简单：LeViT非常工程实用，是一款
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2023-12-03 16:43:40
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LeNetLeNetLeNet环境安装pip install torch===1.2.0 torchvision===0.4.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
原创
2021-08-02 15:15:03
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案例1——简单黑白边界检测下面是使用Conv2D算子完成一个图像边界检测的任务。图像左边为光亮部分，右边为黑暗部分，需要检测出光亮跟黑暗的分界处。设置宽度方向的卷积核为[1,0,−1][1, 0, -1][1,0,−1]，此卷积核会将宽度方向间隔为1的两个像素点的数值相减。当卷积核在图片上滑动时，如果它所覆盖的像素点位于亮度相同的区域，则左右间隔为1的两个像素点数值的差为0。只有当卷积核覆盖的像素
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2023-08-24 10:08:39
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今天这个单词与你已知的一个旧词——lock，锁，有关。lock这个单词既可以当动词，又可以当名词，今天的新词是——reluctant。 在下方的图片里有这个单词的词源解释。re-表示“反”，也可以理解为“对抗”。你可能认识单词return，意思是“转，转回去”，而re-是“反”的意思，就也是转回去，所以是返回的意思。中间 luct-是lock这个单词的一个变形。 relucta
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2024-05-22 14:31:13
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一、LeNet模型简介 LeNet模型是一种用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，他是Yann LeCun在1998年设计并提出的。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。它的识别准确性非常高。 LeNet的网络模型框架如下图所示： 下面对网络模型的每一层进行分析。二、LeNet模型网络层详解 LeNet-5包含输入共有8层，每层都包含可训练参数（连接
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2024-07-03 21:24:47
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非线性激活在神经网络的搭建中很重要，我们可以简单的理解为非线性变化的目的就是为神经网络中引入非线性特征，这样才能训练出符合各种特征，各种曲线的模型。文章目录二、非线性激活函数ReLU和Sigmoid的使用1.ReLU函数1.1 ReLU函数的官方文档1.2 实例练习2.Sigmoid函数2.1Sigmoid函数的官方文档2.2 实例练习 一、激活函数是什么激活函数是指在多层神经网络中，上
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2024-04-07 08:03:28
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为什么引入非线性激励函数如果不用激励函数，在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你有多少层神经网络，输出的都是输入的线性组合。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。 以下，同种颜色为同类数据。某些数据是线性可分的，意思是，可以用一条直线将数据分开。比如下图： 这时候你需要通过一定的机器学习的方法，比如感知机算法(perceptron learnin
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2024-04-15 16:13:14
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greedy、reluctant和possessive量词之间有微妙的区别。greedy量词被看作“贪婪的”，因为它们在试图搜索第一个匹配之前读完（或者说吃掉）整个输入字符串。如果第一个匹配尝试（整个输入字符串）失败，匹配器就会在输入字符串中后退一个字符并且再次尝试，重复这个过程，直到找到匹配或者没有更多剩下的字符可以后退为止。根据表达式中使用的量词，它最后试图匹配的内容是1个或者0个字符。但是，
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2024-07-16 14:43:08
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The Illustrated Stable Diffusion扩散模型的组成1 图像信息生成器2 图像解码器什么是扩散？扩散是如何工作的通过去噪声来绘制图像速度提升：在压缩(潜在)数据上扩散而非在像素数据上文本编码器：一个Transformer语言模型CLIP如何训练将文本信息喂给图像生成过程Unet噪声预测器的隐层（不包括文本）带有文本的Unet噪声预测器隐层总结ResourcesAckno
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2024-08-22 06:29:18
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一、介绍1.1 LSTM介绍LSTM全称Long Short-Term Memory，是1997年就被发明出来的算法。经过这么多年的发展，基本上没有什么理论创新，唯一值得说的一点也就是加入了Dropout来对抗过拟合。真的是应了那句话呀：
Deep learning is an art more than a science.
即使这样，LSTM的应用依旧非常的广泛，而且效果还不错。RN
course content 1. lenet 模型介绍 2. lenet 网络搭建 3. 运用lenet进行图像识别 fashion mnist数据集 Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式
原创
2021-08-06 09:53:40
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2021-08-02 15:46:53
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待留
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2021-08-02 15:47:52
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1 问题深度学习训练过程中，有很多的训练模型，我们组就在思考LeNet模型与之前运用的全连
原创
2023-01-22 01:12:39
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（4）Leaky ReLUReLU是将所有的负值设置为0，造成神经元节点死亡的情况。相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零的斜率。优点：（1）神经元不会出现死亡的情况。（2）对于所有的输入，不管是大于等于0还是小于0，神经元不会饱和（3）由于Leaky ReLU线性、非饱和的形式，在SGD中能够快速收敛。（4）计算速度要快很多。Leaky ReLU函数只有线性关系，不需要指数计算，不管
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2024-03-18 17:44:02
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LeNet52024年5月1日更新在此教程中，我们将对LeNet5模型及其原理进行一个简单的介绍，并实现不依赖库(使用了torch库来加载数据集)的LeNet模型的训练和推理，目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集，给用户提供一个详细的帮助文档。目录基本介绍LeNet5描述网络结构LeNet5实现总体概述项目地址项目结构训练及推理步骤实例基本介绍LeNet5描述说起
LeNet模型LeNet是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun等人在1989年提出。它主要用于手写数字识别，特别是MNIST数据集。LeNet模型的结构简单明了，适合初学者理解卷积神经网络的基本概念。LeNet模型结构LeNet模型通常包含以下几个主要层：输入层：接收输入图像（例如28x28的灰度图像）。卷积层（C1）：应用多个卷积核提取特征。激活层：通常使用Sigmoid或Tanh激活
LeNet是卷积神经网络的经典模型，适合用于简单的图像分类任务，如手写数字识别。其结构清晰，包含卷积层、池化层和全连接层，帮助初学者
