• 一文了解各种卷积结构原理及优劣

    这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构。在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution)。这种方法在保持通道分离...
    文章 2018-01-08 990浏览量
  • 如何通过梯度上升实现可视化卷积核?

    最后的执行结果如下图所示,Block1_Conv1的卷积核主要完成如颜色、方向等编码,到了Block2_Conv2的卷积核明显比Block1_Conv1多了更多的纹理和不同的纹理方向,所表达的颜色也更加丰富多样,并且在边缘处可以看到有...
    文章 2018-01-03 1261浏览量
  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    理论上,卷积神经网络可以应用于任意维度的数据,特别适用于二维的图像数据,因此卷积结构在计算机视觉领域受到了相当关注。随着可用的大规模数据集和强大的计算机能力的发展,卷积神经网络在计算机视觉领域的应用也...
    文章 2018-05-07 4659浏览量
  • 473种模型大对比,中日韩文本分类到底要用哪种编码

    这种模型编码可以分别在characters、byte、romanized characters、words、romanized words五个级别进行,所以共有五种模型。综上所述,共有(1+2+5)*2=16种卷积网络模型。三、线形模型和fastText模型 除了卷积网络...
    文章 2017-08-01 883浏览量
  • 【重磅】Hinton大神Capsule论文首次公布,深度学习...

    四面体Puzzle:关于坐标系能做什么的演示 用一个平面将一个固体四面体切为两块 把这两块拼回成为一个四面体有多难?一位MIT教授试了10分钟,然后写下了一个证明,证明这不可能实现 这个小任务为什么这么难?我们需要...
    文章 2017-10-31 1789浏览量
  • 深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文...

    这样可以加速计算减少参数规模,又可以将1个卷积拆成2个卷积,使得网络深度进一步增加,增加了网络的非线性。除此以外作者对这个训练优化的算法也了改进: 1.通过改进AdaGrad提出了RMSProp一种新的参数优化的...
    文章 2018-05-10 4660浏览量
  • 中国人工智能学会通讯——基于视频的行为识别技术 1.5...

    一个值得关心 的问题是深度学习获得了什么样的特征,下图给出学习到的三维,大家可以看到,一闪一闪的,有一些彩色的动态边缘。但 这个方法在传统 UCF 数据库测试结果并 不高,低于传统非深度学习的方法。因此,研究...
    文章 2017-09-01 1893浏览量
  • 吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4

    神经网络可以通过输出图片上特征点的(,)坐标来实现对目标特征的识别准备一个卷积网络和一些特征集,将人脸图片输入卷积网络,输出 1 或 0,1 表示有人脸,0 表示没有人脸,然后输出(1,1)……直到(64,64)。...
    文章 2020-04-10 716浏览量
  • 用 Kaggle 经典案例教你用 CNN 图像分类!

    我们利用卷积编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR(CIFAR-10-Object Recognition in Images),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下...
    文章 2017-08-02 3310浏览量
  • 一文读懂最近流行的CNN架构(附学习资料)

    对于给定的感受野(与输出有关的输入图片的局部大小),采用堆积的小卷积核是优于采用大的卷积核,因为多层非线性层可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式,而且代价还比较小(参数更少)。比如,3个步长为1的 3x3...
    文章 2018-01-15 5621浏览量
  • 这些深度学习术语,你了解多少?...

    1、通过时间反向传播:它做什么以及如何做到这一点 批量标准化(Batch Normalization) 批量标准化是一种对每个小批量的层输入进行标准化的技术。它加快了训练的速度,允许使用更高的学习率。目前已经发现批量标准化...
    文章 2018-10-20 2064浏览量
  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) ...总的来说,神经网络让计算机更像人,get到越来越多的技能,可以帮我们更多的事儿。原文链接: http://t.cn/RYqmhBG 完— 本文作者:Root 原文发布时间:2017-11-26
    文章 2018-01-01 916浏览量
  • 从概念到应用:一文搞定数据科学和机器学习的最常见...

    此外可以做一些基本的可视化操作。从相对高层次、全局性的角度开始,比如绘制分类特征关于类别的条形图,绘制最终类别的条形图,探究一下最“常用”的特征,对独立变量进行可视化以获得一些认知和灵感等。接下来可以...
    文章 2018-05-14 1125浏览量
  • 一文读懂深度学习:从神经元到BERT

    文本卷积与图像卷积的不同之处在于只在文本序列的一个方向做卷积。对句子单词每个可能的窗口做卷积操作得到特征图(feature map)。其中,。对 feature map 最大池化(max-pooling)操作,取中最大值max{c} 作为 ...
    文章 2019-05-27 27501浏览量
  • 「最懂骨骼的卷积网络」,无需配对样本实现动作迁移|...

    云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!我有一个动画形象,我有一套人体动作,可想要把它们组合成真正的动画,可不是 1+1 这么简单。别看这体型迥异...
    文章 2020-05-28 608浏览量
  • 【干货】计算机视觉视频理解领域的经典方法和最新成果

    受WaveNet启发,Lea等人提出一个编码-解码网络,并使用空洞卷积和短路连接,以捕获长距离依赖。实验中发现,这种结构效果优于RNN。L.Wang,et al.Appearance-and-relation networks for video classfication.CVPR'18....
    文章 2018-05-28 2348浏览量
  • 用语义分割突破边界框

    通过使用能够捕捉图像中越来越复杂特征的连续卷积层,CNN可以将图像编码为其内容的紧凑表示。为了将各个像素映射为类别标签,我们需要将标准CNN编码器扩展为编码-解码器。在这里,编码器使用卷积层和池化层将图像的...
    文章 2018-05-24 2306浏览量
  • 史上最全!27种神经网络简明图解:模型那么多,我该...

    稀疏自编码器(SAE)是另外一个有时候可以抽离出数据中一些隐藏分组样试的自动编码的形式。结构和AE是一样的,但隐藏单元的数量大于输入或输出单元的数量。马尔可夫链(Markov Chain,MC) 马尔可夫链(Markov Chain,...
    文章 2018-01-23 8341浏览量
  • 深度学习自动编码器还能用于数据生成?这篇文章告诉你...

    到了2012年,人们发现在卷积网络中使用自动编码逐层预训练可以训练更加深层的网络,但是很快人们发现良好的初始化策略要比费劲的逐层预训练有效地多,2014年出现的Batch Normalization技术也是的更深的网络能够...
    文章 2017-08-02 2130浏览量
  • 脑芯编:窥脑究竟,织网造芯(二)

    关于卷积什么,大家可以去参考一篇《一文读懂卷积神经网络》(广泛地转载于各大公众号间),下图是我目前看到的最形象的卷积描述。该图片源自网络,感谢原gif作者 其本质就是对于一个区块,判断和自己系数组成的...
    文章 2017-08-01 1007浏览量
  • Transformer原理解析——一种Open AI和DeepMind都在用...

    卷积神经网络能够并行工作的原因是,输入的每个单词都可以同时处理,并不一定依赖于之前要翻译的单词。不仅如此,CNN的输出单词和任何输入之间的“距离”都是按照log(N)函数的顺序排列的——这表示的是从输出到输入...
    文章 2019-03-21 2207浏览量
  • 理解并实现 ResNet(Keras)

    在这里weights=None,因为我想用随机权重初始化模型,就像我在ResNet-50 I编码时所的那样。或者也可以加载预训练的ImageNet的权重。设置include_top=False,表示不包含原始模型中最后的池化层(pooling)和全连接层...
    文章 2019-06-05 1487浏览量
  • 【深度学习之美】全面连接困何处,卷积网络见解深...

    后期的卷积神经网络也在LeNet 5 基础上了很多改良,比如2012年Hinton教授采用新的激活函数(ReLU)等。当前主流的卷积神经网络结构如图9-4所示,其精华大致体现在3个核心操作和3个概念。3个核心是指:卷积...
    文章 2017-08-01 19942浏览量
  • 深度|从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

    它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务,这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的 Transformer。机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法,而近日...
    文章 2018-10-11 1289浏览量
  • 神经风格迁移指南(第一部分)

    可以安全地假设 CNN 没有学会编码什么图像,但它实际上学习编码图像代表什么或图像中可见的内容,并且由于神经网络的固有非线性特性,我们从浅层到更深层的隐藏单元能够从给定图像中检测出越来越复杂的特征。...
    文章 2018-11-26 335浏览量
  • 胶囊网络到底是什么东东?

    卷积神经网络不能很好地处理模糊性,胶囊网络却可以,甚至可以在拥挤的场景中处理的很好。卷积神经网络在池化层中丢失了大量信息,降低了空间分辨率(参见图2),因此当输入发生微小的变化,输出基本不变,这是一个在...
    文章 2018-08-23 2609浏览量
  • Tensorflow入门1-CNN网络及MNIST例子讲解

    MNIST问题是很常见的图片分类问题,训练集是已经编码过的手写图片,图片中是手写的0~9的数字,模型经过训练后,输入一张图片,可以输出0~9的数字。3.1 输入集 首先我们来看一下MNIST问题的输入集,数据集的介绍传送...
    文章 2018-05-09 6217浏览量
  • 这份深度学习课程笔记获吴恩达点赞

    卷积核权重可以直接硬编码,但为了让相同的架构适应不同的任务,通过训练得到卷积核权重是更好的办法。卷积运算的主要参数: padding:直接的卷积运算会使得到的特征图越来越小,padding 操作会在图像周围添加 0 ...
    文章 2018-03-12 3111浏览量
  • 文档扫描:深度神经网络在移动端的实践

    另一个办法是转置卷积(convolution transpose),可以理解为反向操作的 pool 层,或者上采样层,将隐层通过插值放缩回原来的长宽。这正是 FCN 采用的办法。当然,由于 CNN 的最后一个隐层的长宽很小,基本上只有...
    文章 2018-01-18 2394浏览量
  • 深度学习全网最全学习资料汇总之模型介绍篇

    但它重点对自动编码器,以及它的两个变种——稀疏自动编码器和去噪自动编码了原理介绍。链接:http://www.dataguru.cn/article-3339-2.html 生成对抗网络 GAN “GANs之父”Goodfellow 38分钟视频亲授:如何完善...
    文章 2017-08-02 1269浏览量
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