中科院渣渣博肆僧一枚

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用户4464657

如何从理论上评估算法的时间复杂度

这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数,通常存在一些点,在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值,因此,像

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用户4464657

反向传播和其他微分算法

时,信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息,然后传播到每一层的隐藏单元,最终产生输出

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用户4464657

Gradient Harmonized Single-stage Detector

虽然两级检测器取得了巨大的成功,但是单级检测器仍然是一种更加简洁和高效的方法,在训练过程中存在着两种众所周知的不协调,即正、负样本之间以及简单例子和困难例子之间...

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用户4464657

深度学习中的正则化

没有免费午餐定理暗示我们必须在特定任务上设计性能良好的机器学习算法。我们建立一组学习算法的偏好来达到这个要求。当这些偏好和我们希望算法解决的学习问题吻合时,性能...

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用户4464657

SSD: Single Shot MultiBox Detector

本文提出了一个使用单一深度神经网络对图像中的目标进行检测的方法。本文的方法称为SSD,根据每个feature map位置不同的宽高比和尺度,将Bounding ...

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用户4464657

批标准化

批标准化是优化深度神经网络中最激动人心的最新创新之一。实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应的重参数化的方法,试图解决训练非常深的模型的困难。非常深的模型会...

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用户4464657

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步,降低了检测网络的运行时间,但是暴露了区域提案计算的瓶颈...

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用户4464657

Fast R-CNN

提出了一种基于区域卷积网络的快速目标检测方法(Fast R-CNN)。Fast R-CNN建立在以前工作的基础上,使用深度卷积网络有效地分类目标建议。与之前的工...

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用户4464657

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

对于目标检测,两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高,而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点,本文提出了一...

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用户4464657

Squeeze-and-Excitation Networks

卷积神经网络(CNNs)的核心构件是卷积算子,它通过在每一层的局部接受域内融合空间和信道信息来构造信息特征。之前的大量研究已经研究了这种关系的空间成分,试图通过...

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用户4464657

KL散度与交叉熵

也记作H(P)。换言之,一个分布的香农熵是指遵循这个分布的时间所产生的期望的信息总量。它给出了对依据概率分布P生成的符号进行编码所需的比特数在平均意义上的下界。...

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用户4464657

tf.math

argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)

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用户4464657

tf.convert_to_tensor()

该函数将各种类型的Python对象转换为张量对象。它接受张量对象、数字数组、Python列表和Python标量。例如:

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tf.nn

atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。

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用户4464657

tf.layers

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用户4464657

Feature Pyramid Networks for Object Detection

特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺...

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用户4464657

Iverson bracket

Named after Kenneth E. Iverson, who introduced this notation in his programming ...

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用户4464657

latex中的空格

两个quad空格 a \qquad b a \qquad b 两个m的宽度 quad空格 a ...

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用户4464657

详解L1、L2、smooth L1三类损失函数

深度学习里面有很多的损失函数,对于MSE、MAE损失函数可能已经耳熟能详了了,对于L1、L2正则化也很熟悉,那你知道什么是L1_loss和L2_loss吗,以及...

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用户4464657

Python的math库

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