前言:出现再段落中的[1]表示参考文献索引，(1)表示参考资料索引问答总结rnn产生的原因是什么?画出rnn示意图，说明参数维度.rnn的梯度消失/爆炸问题是怎样的?梯度裁剪是为了解决什么问题。LSTM的产生原因是什么，提出时间是什么时候？画出LSTM示意图，说明它为什么可以解决梯度消失问题，其和ResNet有什么关系？ 文章目录一、RNN1、产生原因2、结构3、简单实例4、隐藏层蕴含了什么信息5
深度学习与图神经网络学习分享：CNN 经典网络之-ResNetresnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题深度网络难以训练，梯度消失，梯度爆炸，老生常谈，不多说resnet 解决了这个问题，并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢？残差学习结构如图在普通的卷积过程中加入了一个x的恒等映射（identity mapping）专家把这称作 skip co
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2024-04-08 21:48:49
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1、Introduction提出问题：随着网络越来越深，梯度就会出现爆炸或者消失 解决方法： 1、在权重随机初始化的时候，不要特别大也不要特别小 2、在中间加入一些normalization,包括BN（batch normalization)可以使得校验每个层之间的输出和梯度的均值和方差相对来说比较深的网络是可以训练的，避免有一些层特别大，有一些层特别小，使用这些技术之后能够收敛，但是当网络变深的
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2024-05-13 09:47:47
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.011691.来先看看摘要对于许多视觉任务来说，在多个尺度上表示特征是非常重要的。卷积神经网络(CNNs)不断发展，并显示出较强的多尺度表示能力，在广泛的应用中一致取得了性能的提升。然而，大多数现有的方法以分层的方式表示多尺度特性。在本文提出了一种新的CNNs模块，即Res2Net，通过在一个残差块内构造分层的类残差连接。Res2Ne
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2024-06-05 09:01:14
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写在前面 开始学习啦！首先是论文的一些基本情况介绍： 网络的结构图： 网络中的亮点一：超深的网络结构如果只是普通卷积层和池化层的堆叠，网络层数越多，效果越差。产生的原因：梯度消失 / 爆炸问题 和 退化问题梯度消失：假设每一层的误差梯度都是一个＜1 的数，那么在反向传播的过程中，每向前传播一层，都要乘以一个＜1 的系数。那么当网络越
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2024-04-27 18:39:56
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目录一、前言二、论文解读三、DPN代码复现 四、总结一、前言● 难度：夯实基础⭐⭐
● 语言：Python3、Pytorch3
● 时间：2月26日-3月3日
?要求：
1、对Resnet和Densenet进行总结和探索结合的可能性
2、查阅论文找到结合的点 二、论文解读论文：DPN（Dual Path Networks）DPN是在resneXt,de
在前面的章节里，已经给大家介绍了什么是RNN网络的进阶型——LSTM网络的基本知识，如果不清楚的同学请移步到《Pytorch与深度学习 —— 10. 什么是长短期记忆网络》。在《Pytorch与深度学习 —— 9. 使用 RNNCell 做文字序列的转化之 RNN 入门篇》 这篇文章里，我提前做了一些简单的铺垫，例如独热向量等基础知识后，现在我们就正式开始回答在介绍RNN网络模型一开始便提到的姓名
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2024-08-09 00:04:57
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一、背景自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手：input的方向性：单向 -> 双向深度：单层 -> 多层类型：R
文章目录1. 全连接层2. SoftMax算法 1. 全连接层全连接层，指的是每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前面几层提取到的特征综合起来。举个例子，前面通过卷积和池化层提取出来的特征有眼睛鼻子和嘴巴，那我们能单独通过这三个特征来判断出这是一只猫吗？显然不能，因为拥有眼睛鼻子嘴巴这三个特征的动物太多了吧，所以我们需要对这三个特征进行特征融合，从而最终判断出这个东东是一只猫猫而不是修狗。
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2024-04-19 13:01:20
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一.目的及方法为了在深层次提高小目标检测精度和效率。为了保持大尺寸和小尺寸目标检测结果的一致性，本文提出了一种新的结构ReBiF特征金字塔。它是双向的，可以融合深部和浅部特征，使目标检测更加有效和稳健。由于“残差”的性质，类似于ResNet[5]，可以很容易地训练和集成到不同的骨干（甚至更深或更轻）比其他双向方法。在这种结构的基础上，提出了一种新的双融合模型，使残差特征形成一个紧凑的表示，将更精确
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2024-05-14 11:59:04
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介绍ResNet几乎是现在应用最广泛的特征提取网络，于2015年由何恺明等人提出拿到了ImageNet的冠军，并且发表在2016年的CVPR上，现在针对各种问题也衍生了很多新的网络。很多经典的网络也通过借鉴其思想在效果上得到了提升。一般来说，随着网络变深学习能力应该会更强，但是事实上一味地增加深度并不能继续提升性能，反而会导致模型收敛变慢，效果甚至还会变差，ResNet就是针对这样的问题。文中提出
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2024-04-02 20:50:27
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1、前言深度学习模型可以通过增加网络深度来获得高级的语义信息，以增加模型的辨别能力，从而提高模型分类的准确性。伴随模型深度的增加，模型也将变得相对难以收敛，伴随而来的是梯度消失/梯度爆炸，应对方法是使用BN层+归一化的初始化参数方案。但是有了BN层以及归一化的初始化参数，模型的效果就会随着网络层的增加而无限制的增加吗？答案可能是不行的，原因有二：其一，随着网络深度的增加，模型变得更加难以优化，因为
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2024-05-06 17:23:03
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写在前面：打算记录一下很常见的backbone网络，本篇博客用于记录自己ResNet网络的学习过程。 论文传送门：Deep Residual Learning for Image Recognition一、ResNet网络做了什么1、提出 Residual 结构（残差结构），并搭建超深的网络结构 我们在搭建更深层网络时，并不是简单堆叠就能取得比较好的效果的。 如上图，56层的网络效果反而更差，这是
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2024-04-23 15:16:30
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文章目录1. 前言2. LSTM模型结构2.1 细胞状态2.2 LSTM之遗忘门2.3 LSTM之输入门2.4 LSTM之细胞状态更新2.5 LSTM之输出门 1. 前言之前我们对RNN模型做了总结。由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据。大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业
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2023-06-16 19:23:29
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NAT 英文全称是“Network Address Translation”,中文意思是“网络地址转换”,它是一个 IETF(Internet Engineering Task Force, Internet 工程任务组)标准，允许一个整体机构以一个公用 IP（Internet Protocol）地址出现在 Internet 上。顾名思义，它是一种把内部私有网络地址（IP 地址）翻译成合法网络 I
目录前言一、背景介绍二、模型复合缩放（Compound scaling） 前言EfficientNet真的超级强大，让我们一起来耐心学习它吧！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf一、背景介绍EfficientNet是Google在2019年5月提出的网络，在当时表现SOTA，超级强，该论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。compound sca
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2024-08-21 10:38:53
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ResNet神经网络随着深度加深，会产生很多问题，比如梯度消失和梯度爆炸，可能还会使网络恶化性能变差，所以有时深层次的网络效果反而没有浅层网络好。深层次的网络按理说应该可以学会浅层+恒等映射的形式，这样也能达到浅层的效果，但是由于网络degradation的问题，这并不成立，也就是说，深层次网络解的集合没有包含浅层解。为了解决这一问题，Residual就被提出了。Residual 模块 从上图中可
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2024-04-22 19:14:17
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论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 文章目录0 前言1 RepVGG Block详解2 结构重参数化2.1 融合Conv2d和BN2.2 Conv2d
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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一、RNN介绍RNN和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列的。比如给定一个从索引0到T的序列，对于这个序列中任意索引号t，它对应的输入都是样本x中的第t个元素x(t)。而模型在序列索引号t位置的隐藏状态
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2024-03-26 11:06:52
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