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深度残差收缩网络

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故障诊断为什么要用深度学习?

深度学习神经网络卷积神经网络机器学习人工智能

故障诊断入门级选手提个问题，振动信号分析直接做频谱分析就好了，为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/332473558/a

2020-08-29

1K0

【哈工大】深度残差收缩网络：从删除冗余特征时的灵活程度进行讨论

神经网络深度学习

从名字可以看出，深度残差收缩网络是深度残差网络的一种改进方法。其特色是“收缩”，在这里指的是软阈值化，而软阈值化几乎是现在信号降噪算法的必备步骤。

2020-05-29

1.4K0

注意力机制下的激活函数：自适应参数化ReLU

本文在综述传统激活函数和注意力机制的基础上，解读了一种注意力机制下的激活函数，即自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU），希望对大家有所帮助。

2020-02-24

1K0

【深度残差收缩网络】超简单Keras代码

从本质上讲，深度残差收缩网络属于卷积神经网络，是深度残差网络（deep residual network, ResNet）的一个变种。它的核心思想在于，在深度学习进行特征学习的过程中，剔除冗余信息是非常重要的；软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。

2019-12-31

2.3K0

TFLearn快速搭建深度残差收缩网络

作为一种新颖的深度学习算法，深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。

2019-12-28

6520

深度残差收缩网络（六）代码实现

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深度残差收缩网络其实可以作为一种通用的特征学习方法，本质上是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

2019-12-24

7880

深度残差收缩网络（五）实验验证

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实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称DRSN-CW)”，与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNet)和深度残差网络(Deep Residual Networks, ResNet)进行了对比。实验数据是齿轮箱在八种健康状态下的振动信号，分别添加了不同程度的高斯噪声、Laplacian噪声和Pink噪声。

2019-12-21

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深度残差收缩网络（四）注意力机制下的阈值设置

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对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。

2019-12-21

6190

深度残差收缩网络（三）网络结构

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深度残差收缩网络是深度残差学习的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。

2019-12-21

8240

深度残差收缩网络（二）整体思路

深度学习 https 网络安全

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。

2019-12-21

4980

深度残差收缩网络（一）背景知识

深度学习卷积神经网络

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是样本含有噪声的情况。

2019-12-21

6900

【极简解读】深度残差收缩网络 Deep Residual Shrinkage Network

深度学习机器学习模式识别神经网络人工智能

深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network），是深度残差学习（ResNet）或者说Squeeze-and-Excitation Networks的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics，面向强噪声情况下的数据分类问题。

2019-12-21

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