Network In Network论文信息： 论文细节： 一般来说，所要提取的特征是高度非线性的，在传统的 CNN 中尝试使用超完备的滤波器来提取各种潜在的特征，具体来说，当需要提取某个抽象特征时，我们初始化大量的滤波器去提取尽可能多的特征，将我们期望的特征也覆盖到。如此产生的结果是网络结构复杂，参数空间过大。作者利用 Mlpconv 和 全局平均 pooling 建立了 Network in
众所周知，文本分类是NLP领域中十分基础的任务，大部分文本分类模型稍加修改就可以应用到其他任务中。下面介绍几个经典的文本分类模型。 图中被引数来源google学术(2019/5/16) 1. textCNN作为一个经典的神经网络模型，CNN具有极强的特征提取能力，而且运行速度比RNNs要快的多。当CNN在计算机视觉领域取得巨大成功之后，人们自然想到如何将CNN应用到自然
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2024-05-13 12:06:47
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CNN是在图像处理领域大放异彩的网络模型，但其实在NLP领域CNN同样有许多应用。最近发现，在长文本上CNN提取特征的效果确实不错，在文本分类这种简单的任务上，并不需要复杂且无法并行的RNN，CNN就能搞定了。（当然，其实没必要用到复杂的神经网络，简单的机器学习模型+传统的特征，也能取得不错的效果，而且速度还更快）。针对文本分类，CNN在长文本上的效果很好，而且模型也很简单，这是我想写这篇blog
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2023-10-16 13:20:11
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项目Github地址本篇博客主要介绍基于TextCNN的文本分类算法的原理及实现细节。目录1. 分类原理2. 实现细节1. 分类原理TextCNN可以从两个角度来解读，既可以把它看作但输入通道的2维卷积也可以把它看作多输入通道的1维卷积（其中词嵌入维度为通道维），二者其实是等价的。 如果把它看作一个单输入通道的2维卷积的话，它的分类流程就如上图所示。1）把输入文本中的词转换为其对应的词向
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2024-04-15 15:04:22
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利用CNN进行图像分类学习笔记学习的文章：Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenetclassification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neuralinformation processing systems. 2012: 1097-1105.1. 文章的贡
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2024-04-04 19:43:21
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本章旨在使用TensorFlow API实现卷积神经网络与循环神经网络文本分类。代码地址：Github转载请注明出处：GaussicCNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks for Sentence Classification还可以去读dennybritz大牛的博客：Implementing a CNN for Text
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2024-03-22 15:59:30
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目录1，CNN与FCN的区别2，FCN的详细步骤3，FCN的训练过程4，总结 5，知识点补充5.1 为什么FCN输入图像的大小可以任意5.2 语义分割和实例分割的区别6，图像分割通用框架1，CNN与FCN的区别 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的C
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2024-08-08 10:43:18
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CNN介绍CNN是特殊的全连接层，包含两个特性：平移不变性和只和周边位置相关CNN用于处理图像，也可以处理文本和语音，处理图像时，基础的CNN不能解决旋转和放大缩小问题，因为神经网络输入是一行像素转换成向量，所以大小不同的同一张图片对于神经网络的输入是不一样的。常见的操作是卷积和pool(可以省略),卷积kernal_size不同决定了视野范围不同，pool有max,mean,相当于去除了奇数行和
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2024-04-15 15:06:14
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一. 原理解读分享一篇我觉得非常适合新手理解CNN的博文 CIFAR10数据集(训练集5万张，测试集1万张，每张彩图32*32*3，10类对应标签值0-9)如下：二. pytorch版完整代码复现1. 全代码名称展示可见，跑了几十轮后，在测试集上的准确率超过90% 2. 代码import torch
import torch.nn as nn
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2024-05-31 10:30:28
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第十五章 使用CNN和RNN处理序列 文章目录第十五章 使用CNN和RNN处理序列前言一、思维导图二、主要内容1、循环神经元和层2、训练RNN3、预测时间序列4、处理长序列三、课后练习四、总结 前言在我们的实际生活中会遇到很多的数据信息，大致分为两种1、有规则的，例如：时间、日期、距离、气温…都是由一定的规则组成然后传递给我们或者计算机。2、无规则的，例如：文本内容，音频、自然语言。同样是信息的载
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2024-04-02 11:08:50
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文章目录第二章：线行分类器2.1 线性模型2.1.1 线性分类器2.1.2 理解线性分类器2.1.3 代码实现2.2 softmax损失函数2.2.1 损失函数的定义2.2.2 概率解释2.2.3 代码实现2.3 优化2.4 梯度下降法2.4.1 梯度的解析意义2.4.2 梯度的几何意义2.4.3 梯度的物理意义2.4.4 梯度下降法代码实现2.5 牛顿法2.6 机器学习模型统一结构2.7 正则
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2024-04-14 22:27:57
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本文介绍如何使用keras作图片分类（2分类与多分类，其实就一个参数的区别。。。呵呵） 先来看看解决的问题：从一堆图片中分出是不是书本，也就是最终给图片标签上：“书本“、“非书本”，简单吧。先来看看网络模型，用到了卷积和全连接层，最后套上SOFTMAX算出各自概率，输出ONE-HOT码，主要部件就是这些，下面的nb_classes就是用来控制分类数的，本文是2分类： from kera
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2024-04-06 10:47:00
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摘要：当前的多模式深度学习方法很少明确利用多个标签固有的依赖性，这对于多模式多标签分类至关重要。 在本文中，我们提出了一种用于多标签分类的多模式深度学习方法。 具体来说，我们引入了用于特征表示学习的深度网络，并构造了具有目标函数的分类器，该目标函数受标签和模态之间的依赖关系约束。 我们还提出了有效的训练算法来共同学习深度网络和分类器。 因此，我们显式地利用标签和模式之间的关系来促进多
YOLO系列总结相比 RCNN系列，YOLO 系列的主要缺点：识别物体位置精准性差；召回率低；主要原因是每个网格预测固定数量的物体使候选框数量减少；网络结构BackboneYOLO v1改进 GoogLeNet，用 1x1 和 3x3 卷积核代替 inception modules；Leaky ReL：f(x)=max(x, 0.1x)；YOLO v2 —— darknet19YOLO
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2024-08-01 16:11:17
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论文连接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/b1a59b315fc9a3002ce38bbe070ec3f5-Abstract.html摘要我们引入了一种新的方案来训练二进制卷积神经网络(CNNs)-在运行时的权重和激活限制为{-1，+1}。众所周知，使用二进制权值和激活可以大大减少内存大小和访问，并可以用更有效的按位操作取代算术操作，从
线性分类 由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射(f(x)=Wx)。 损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。 这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函
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2024-03-21 10:53:28
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1.图像分类：卷积神经网络CNN图像分类概念 首先，图像分类是解决是什么的问题？ 如下图，给定一幅图片，网络能够给出“最像”什么的概率： 图像分类使用的技术•卷积神经网络CNN 它是计算机视觉中的基础网络,有监督深度模型时代的起点 AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，ResNeXt • GoogLeNet Inception V1 -> V2 -> V
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2024-04-12 14:14:26
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PCA基本流程：1、训练集矩阵算协方差矩阵A;2、算协方差矩阵特征值与特征向量;3、按特征值的大小排列特征矩阵，得B，对应的特征值（按从大到小排列）组成向量a;4、A*B得到去关联的新矩阵C，A与C的对应位置物理意义相同（指样本维度和样本数），但是去掉了关联，并且按特征贡献度大小排列;5、选贡献度百分比或降维后的维度。例如百分之90，则是取满足sum（a(1:n)）/sum(a)>90%的最
主要的神经网络分类方法为：BP神经网络分类算法，径向基神经网络分类算法RBF。通过池化操作可以减少特征维度，保持特征拥有空间不变性。CNN网络在交叉相连的卷积层，池化层后紧连着全连接层与分类器，全连接层通常为多层神经网络(MLP)，在森曾CNN中全连接层中，大多采用能精确模拟生物激活模型的Relu激活函数，其能够使网络在训练过程中加速随机梯度下降法SGD的收敛和防止梯度消失，以提高网络训练速度。于
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2024-04-15 14:51:31
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一、可以做决定的神经网络 在了解了神经网络在无监督学习方面的应用以后，我们接下来将见到机器学习的第三部分：增强学习。尽管这个概念需要一个明确的数学表示进行描述，但我们可以先从简单理解一下：增强学习可以帮助我们作出决定。有一些理想的代理（例如一个小程序），这些代理可以基于其当前的状态来决定当下的动作，并且可以在每个动作之后得到相应的回馈，而决策的依据就是使长期优势最大化。因此监督学习告诉
