@目录0. 论文链接1. 概述2. 残差学习3. Identity Mapping by shortcuts4. Network Architectures5. 训练细节6. 实验0. 论文链接ResNet1. 概述 从AlexNet出现后，后面的模型包括VGG，GoogLe-Net等都是想办法让网络边更宽更深，因为大量的实验证明网络更深更宽它的性能会更好。比较容易想到的是一味的增加深度会使得
偶然在网上看到对于空间描述的一段视频），恰好也在思考“图”在软件工程中的作用，目前，描述软件的所有的图都是二维空间的，为了更清楚的理解二维空间的图，我们先看看一维空间，有何特性和好玩的地方？1、一维空间是一条无限或有限长的线，这个线有可能是直线也可能是曲线，但不会是折线，因为空间要求是连续的，而折线存在不连续的点。2、不论一维空间是直线
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2024-05-16 17:15:50
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1.一维数据的存储1、一维数据是最简单的数据组织类型，由于是线性结构，在Python语言中主要采用列表形式表示。一维数据的文件存储有多种方式，总体思路是采用特殊字符分隔各数据。常用存储方法包括4种。 （1）采用空格分隔元素，例： 李信 赵云 韩信 李白 （2）采用逗号分隔元素，例： 李信,赵云,韩信,李白 （3）采用换行分隔包括，
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2024-09-20 16:02:46
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GoogLeNet复现2014年诞生了两个大名鼎鼎的网络，一个是VGG另一个就是GoogLeNet，直到包括VGG网络之前，模型的一直都是再纵向上改变，而GoogLeNet在增加模型深度的同时做了宽度上的开拓，并将拥有不同尺寸卷积核的卷积层的输出结果，横向拼接到一起，同时关注不同尺寸的特征。 文章目录GoogLeNet复现Inception结构GoogLeNet网络一维GoogLeNet网络模型实
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2024-08-29 21:11:29
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torch学习二之nn.Convolutionnn.Conv1d函数参数输入数据维度转换关于kernelnn.Conv2D nn.Conv1d一维卷积通常用于处理文本数据函数参数首先看一下官网定义CLASS torch.nn.Conv1d(in_channels: int, out_channels: int, kernel_size: Union[T, Tuple[T]],
stride:
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2024-03-25 21:56:55
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零、写在最前想分享这个内容的原因是题主最近在跟Prof.Chirikjian做毕设，而在处理数据的时候用到了Q-Q Plot这个检验。当我自己在找资料的时候，大部分找到的都是一维数据的处理方法，因为我在求解机器人的estimation，所以是多维数据。因此呢，就将如何对多维数据进行Q-Q Plot检验分享一下。一、什么是Q-Q Plot这个Q-Q Plot首先肯定跟那个企鹅没什么关系
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2024-07-11 11:17:51
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文章目录为什么要解析特征层如何可视化特征层可视化结果如何 ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? ❤️ ? ? ? ? ? ? ? ? ? ❣️ ? ? ? ? ? ? ? 为什么要解析特征层在深度学习中，特征层是指神经网络中的一组层，在输入数据经过前几层后，将其分析和抽象为更高层次的特征表示。这些特征层对于网络的性能和训练结果有关键的影响。因此，在深度学习
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2024-10-09 18:01:45
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GitChat 作者：李嘉璇 本次 Chat 的第一部分：首先讲解如何从零基础开始阅读一篇机器学习方向的论文，以及对待论文中的数学问题。随后，从一篇经典论文入手，讲解如何快速梳理和理解一个深度学习框架及模型。最近人工智能和机器学习方向的论文非常多，那么一个有工程背景、学术经验较少或者有一定经验的工程师，如何阅读一篇人工智能相关的论文呢？在刚开始的学术探索中，我倾向于全文精读，尤其是深度学习领域
本篇文章会分析比较LSTM模型和一维卷积模型的特点。 在进行比较之前，我们需要加载之前训练好的两个模型。from keras.models import load_model
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
model_conv = load_model("
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2024-06-26 21:16:05
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地址：https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py贴代码import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet
八股法搭建ResNet18网络1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析2.六步法训练ResNet18网络2.1六步法回顾2.2完整代码2.3输出结果 1.ResNet18网络介绍1.1-网络分析 借鉴点：引入了层间残差跳连，引入前方信息，减少梯度消失，使神经网络层数增加成为可能。 ResNet的作者何凯明在cifar10数据集上做了个实验。他发现，56层卷积网络的错误率要高于
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2024-03-20 22:00:29
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文章目录HRNet相关实验高分辨率模块搭建基本单元高分辨率模块创建分支特征融合向前传播高分辨率模块Pytorch代码HRNet BackBone通过例子了解结构参考文献 HRNet相关实验论文中给出的实验效果不错，想用HRNet做目标检测高分辨率模块搭建HRNet高度模块化，首先构建其高分辨率模块基本单元基本采用ResNet网络中的基本模块进行搭建左图BasicBlock：两个3×3卷积，均含B
ResNet学习什么是ResNet为什么要引入ResNet？ResNet详细解说本篇博客主要是自己对论文的一些解读以及参考一些博客后的理解，如若有不对之处，请各位道友指出。多谢！2015年刚提出ResNet的Paper2016对ResNet进行改进之后的Paper什么是ResNetResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。咱们可以先简单看一
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2024-04-05 08:08:38
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文章目录ResNet主体BasicBlockResNet18ResNet34ResNet20Bottleneck BlockResNet50ResNet到底解决了什么问题 选取经典的早期Pytorch官方实现代码进行分析 https://github.com/pytorch/vision/blob/9a481d0bec2700763a799ff148fe2e083b575441/torchvi
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2024-03-20 19:43:32
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理论上讲，当网络层数加深时，网络的性能会变强，而实际上，在不断的加深网络层数后，分类性能不会提高，而是会导致网络收敛更缓慢，准确率也随着降低。利用数据增强等方法抑制过拟合后，准确率也不会得到提高，出现梯度消失的现象。因此，盲目的增加网络层数会适得其反，因此，ResNet(残差网络)系列网络出现了。本次基于Tensorflow2.0实现ResNet50网络。1.ResNet50网络简介ResNet5
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2024-03-21 12:55:32
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Pattern Classification如何从模式样本中提取和提取最能解决问题的 模式特征模式采集中所得到的样本测量值往往是很多的，比如说点云无论是理论上还是实践中数据压缩都是很重要的 原始特征——数据采集得到的诸测量值维数压缩R->d 保持本质属性不变通过特征变换：相似变换、旋转变换、正交变换。。。通过特征选择：从特征集中选取出最有利于分类的特征子集 特
文章背景随着深度学习的快速发展，在一些竞赛或者论文中出现的神经网络层数也越来越深，那么问题来了：得到一个好的网络模型就是简单的堆砌网络层数吗？事实并非如此，实验证明，随着网络深度的增加，会导致梯度爆炸。也有文章提出，解决这个问题的方法是：通过对数据的正则化和初始化以及中间正则化层。这种方法使拥有数十层的神经网络通过反向传播收敛于随机梯度下降（SGD）。但这样会导致另外一个问题：随着网路深度的增加，
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2024-07-13 07:20:32
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1 绪论课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义， 长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行 监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监 测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要 [1]。它可以减轻人的负担， 并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容
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2024-07-10 04:00:13
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又重新看了一遍何凯明大神的残差网络，之前懵懵懂懂的知识豁然开朗了起来。然后，虽然现在知乎的风气不是太好，都是一些复制粘贴别人的作品来给自己的博客提高阅读量的人，但是也可以从其中汲取到很多有用的知识，我们要取其精华，弃其糟粕。我只是大概的记录一下ResNet论文讲了什么，希望大家还是可以自己去读几遍。 ResNet论文链接为：https://arxiv.org/abs/1512.033851.前言在
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2024-04-30 01:19:42
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