完整代码已经放置在GitHub：https://github.com/colin0000007/Simple-ResNetResNet全称residual neural network。主要是解决过深的网络带来的梯度弥散，梯度爆炸，网络退化的问题。下面是ResNet一个单元的结构，单元中有多少个layer应该是我们自己决定。从图片中很容易看出ResNet做了什么，就只是把输入x和网络的输出f(x)
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2024-06-18 10:32:26
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1.LeNet–早期成功的神经网络 LeNet 分为卷积层块和全连接层块两个部分，卷积层块⾥的基本单位是卷积层后接最⼤池化层。 使用卷积层来学习图片空间信息，通过池化层降低图片敏感度 使用全连接层来转换到类别空间。2.AlexNet是更大更深的LeNet，，AlexNet 包含 8 层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及⼀个全连接输出层 AlextNet 将 sigmoid 激活函数改成了
机器学习中，伴随着更多高质量的数据标签，有监督学习模型的性能也会提高。然而，获取大量带标注数据的代价十分高昂。按照AI行业的膨胀速度，如果每个数据点都得标记，「人工智能=有多少人工就有多智能」的刻薄笑话很可能会成为现实。不过一直以来，表征学习、自监督学习等办法的「下游效能」至今未能超出有监督学习的表现。2022年1月，DeepMind与牛津大学、图灵研究院针对此难题，联合研发出了RELICv2，证
UNet使用ResNet系列作为EncoderUNet使用ResNet系列作为EncoderUNet使用ResNet系列作为Encoder
原创
2021-08-02 14:32:59
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#今日论文推荐#首次在智能手机上训练BERT和ResNet，能耗降35%研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。其中，训练仍然主要是在具有 GPU 等高通量加速器的大型云服务器上完成。集中式云训练模型需要将照片和按键等敏感数据从边缘设备传输到云端，从而牺牲了用户隐私并导
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2024-08-22 10:32:46
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rcnn首先会做一个region proposal，也就是任意的找到一些疑似完整物体的区域，这一步是任意的，根据梯度信息找到一些边缘，然后就圈出来了。这一步会找到非常多的区域作为候选框，给接下来的分类提供素材。论文说的是找了两千多个接着把那些候选框一个一个输入神经网络，算出特征接着把算出的特征交给svm去做分类，得到分类与置信度。最后每个类别在训练出四个向量，保证预测的时候特征这四个向量可以得到
1.目标这里我们先简单介绍一下第一篇论文《Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?》的目标。我们已经知道CNN网络在CV领域已经取得了巨大的成功，在大量的图片数据集下，比如ImageNet数据集，CNN网络可以取得较高的精度。那么使用目前已有的视频数据集，将现有的CNN网络的2维卷积核调整为3维卷
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2024-05-27 14:57:36
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目录前言一、任务介绍二、具体实现代码框架导入包及读入数据网络模型定义模型训练三、模型改进 前言本文将尝试应用残差神经网络网络解决图片分类的问题。实践平台为Kaggle。 链接: Kaggle - 树叶分类竞赛一、任务介绍任务是预测叶子图像的类别。 该数据集包含 176 个类别，18353 张训练图像，8800 张测试图像。 每个类别至少有 50 张图像用于训练。 测试集平均分为公共和私人排行榜。
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2024-06-16 11:52:54
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【导读】本文我们将着重讲解IResNet，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）的研究人员，进一步深入研究了残差网络不能更深的原因，提出了改进版的残差网络（Improved Residual Networks for Image and Video Recognition），IResNet可训练网络超过3000层！相同深度但精度更高，与此同时，IResNet还能达到涨点不涨计算量的效果，在多个计算机
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2024-05-24 09:59:25
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❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注???，后续会继续输入更多优质内容❤️ （封面图由文心一格生成） 用TextCNN模型解决文本分类问题TextCNN模型是一种使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类的模型，它可以有效地处理自然语言文本的特征提取和分类任务。在本文中，我们将详细介绍TextCNN模型的原理和实现，并结合一个具体的案例和代码，展示如何使用TextCNN模型来解决文本
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2024-07-17 09:36:28
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使用ResNet18网络实现对Cifar-100数据集分类简介本次作业旨在利用ResNet18实现对于Cifar-100数据集进行图像识别按照精细类进行分类。 Cifar-100数据集由20个粗类和100个细类组成，每个粗类包含5个细类，每个细类有500张训练图片和100张测试图片。 残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet 在2015 年的
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2024-04-01 19:47:06
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Aggregated Residual Transformations for Deep Neural NetworksAbstract我们提出了一个简单的、高度模块化的图像分类网络架构。我们的网络是通过重复一个构建块来构建的，该构建块聚合了一组具有相同拓扑结构的转换（transformations）。我们的简单的设计得到一个均匀的多分支结构,只有设置了少数的超参数。这种策略使一个新的
引言 对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。 这种现象并不是由于过拟合导致的，过拟合是在训练集中把模型训练的太好，但是在新的数据中表现却不尽人意的情况。从上图可以看出，我们的训练准误差和测试误差在层
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2024-04-18 20:12:51
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在本文中，概述序列到序列模型，这些模型在机器翻译，视频字幕，图像字幕，问答等不同任务中使用。1.Sequence to Sequence序列到序列1.1.序列建模问题序列建模问题是指输入和/或输出是一系列数据（单词，字母...等）考虑一个非常简单的问题，即预测电影评论是正面的还是负面的。在这里，我们的输入是一个单词序列，输出是0到1之间的单个数字。如果我们使用传统的 DNN，那么我们通常必须使用
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2023-11-10 21:40:22
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今天准备找Windows Media Encoder，却找到了Microsoft Expression Encoder 4。装上之后发现它不但可以编码视频，还可以录制屏幕。本文试图介绍一个使用Microsoft Expression Encoder 4录制屏幕并输出wmv文件的过程。 首先，去Microsoft Expression Encoder 4的主页下载我们需要的软件。你可以直接进入
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2010-06-21 12:47:38
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需求拿到的需求是输入n个文本，对文本进行聚类，由于这些输入不能通过历史数据进行训练，所以这个主要就是用无监督学习来解决。kmeans谈到聚类就会想到kmeans，它的核心思想是给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个类簇的所有点重新计算质心，一般是通过平均值计算，然后再将每个点分到距离最近的新类簇中，不断循环此操作，直到质心不再变化或达到一定的迭代次数
从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至出现下降。深层网络存在着梯度消失或者爆炸的问题，这使得深度学习模型很难训练。但是现在已经存在一些技术手段如Ba
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2024-08-26 12:02:54
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1、ResNet详解ResNet 网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年 ImageNet 竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得 COCO 数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。论文：《Deep Residual Learning for Image Recognition》网络中的亮点：超深的网络结构。（突破1000层）提出 Residual 模块。使用 Batch Normali
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2024-05-22 17:15:35
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目录安装库并加载数据集预处理数据构建深度学习网络训练网络评估网络下一步？下载源 - 300.4 KB此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设您熟悉使用Python和Jupyter notebook进行深度学习。如果您不熟悉Python，请从本教程开始。如果您还不熟悉Jupyter，请从这里
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2024-05-14 12:35:12
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自然语言处理（NLP）中的编码器是将文本数据转化为计算机可理解的形式的关键组件。本文将详细介绍针对“nlp Encoder”类型问题的解决过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在进行NLP编码器的开发和部署时，需要确保合适的软硬件环境。下面是软硬件要求的概述。
### 硬件资源评估
在这一部分，我将使用四象限图来评估所需的硬件资源，包括CP
