一个Kernel(一个核KKD,设D个通道channel)就是一个对应的feature map. 第一个核会在每一个通道上都(卷积)走一遍,然后将对应每个通道的卷积值加起来,形成第一个feature map. 其他依此类推。对于各个通道而言,核的值均可不一样,所以D个通道并不共享权值,所谓权值共享是在整张图上不同位置会共享同一个kernel。
随着互联网+和大数据科技的发展,VFX可视化和数据可视化越来越受到人们的喜爱,在R语言中,绘制GIF动图主要是在gganimate包中运行,制作视频主要是在av包,gganimate是图形语法的扩展,由ggplot2包实现,它增加了对使用ggplot2用户熟悉的API声明动画的支持
前面,基础积累系列的文章讲了ResNet网络及其变体,具体可以参考文章:来聊聊ResNet及其变体,ResNet通过前层与后层的“短路连接”(Shortcuts),加强了前后层之间的信息流通,在一定程度上缓解了梯度消失现象,从而可以将神经网络搭建得很深。更进一步,这次的主角DenseNet最大化了这种前后层信息交流,通过建立前面所有层与后面层的密集连接,实现了特征在通道维度上的复用,使其可以在参数与计算量更少的情况下实现比ResNet更优的性能。
Densely Connected Convolutional Networks ,作者清华姚班的刘壮,获得cvpr 2017 best paper。非常值得阅读。
这篇文章是Densely Connected Convolutional Networks的解读,在精简部分内容的同时补充了相关的概念。如有错误,敬请指正。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
DenseNet是CVPR2017年的Best Paper,它脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算机视觉顶会的年度最佳论文。
作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加宽网络结构(Inception)来提升网络性能的定式思维,从特征的角度考虑,通过特征重用和旁路(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了gradient vanishing问题的产生.结合信息流和特征复用的假设,DenseNet当之无愧成为2017年计算机视觉顶会的年度最佳论文.
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论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet MXNet版本代码(有ImageNet预训练模型,如果觉得有帮助,记得给个星): https://github.com/miraclewkf/DenseNet
论文:Densely Connected Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 代码的github链接:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet MXNet版本代码(有ImageNet预训练模型): https://github.com/miraclewkf/DenseNet
在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络(CNN)模型的日益增长的需求促进了对有效模型设计的研究。近年来已经提出了许多有效的架构,例如:MobileNet,ShuffleNet和NASNet-A。
《Network in Network》简称NIN,出自颜水成老师团队,首次发表在arxiv的时间为2013年12月,至20190921引用量为2871(google scholar)。
1.transition_states(states, transition_length = 1, state_length = 1,wrap = TRUE) 生成渐变的动画。其中主要参数:states指的是进行转化的各组数据;state_length指的是每个动画暂停的相对速度;transition_length各组之间转化的相对速度;wrap指的是动画最后是否循环回去。
卷积、池化等操作不再赘述,总结一下从LeNet到DenseNet的发展历程。 图1. LeNet-5 网络结构 一、LeNet-5 卷积神经网络的开山之作,麻雀虽小五脏俱全,卷积层、池化层、全链接
在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(shortcuts,skip connection),这有助于训练过程中梯度的反向传播,从而能训练出更深的CNN网络。今天我们要介绍的是DenseNet模型,它的基本思路与ResNet一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dense connection),它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用(feature reuse)。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能,DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。
本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。
而关于attention和self-attention存在非常多的形式,我们之前常见的Transformer是依赖于scaled-dot-product的形式,也就是:给定query矩阵Q, key矩阵K以及value矩阵V,那么我们的输出就是值向量的加权和,其中,分配给每个值槽的权重由Quey与相应Key的点积确定。
之前写过两篇关于使用animation包来制作时间维度动态可视化GIF图,效果还是很棒的,最近又发现了一个好玩的包——gganimate,它也是主打制作时间维度动态可视化的,不过该包将动态展示的技术通过一个参数封装到了aes()函数里面,这就意味着我们省去了写繁琐的循环,直接可以通过ggplot函数一步搞定复杂的动态图表制作。 但是方便 至于必然存在缺陷,由于该包给我们的自由调整空间太小,我甚至无法调整输出图表的质量、尺寸,导致最终的成图看起来非常的怪异,无奈每一个案例效果我都用animation包又从新实
在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion等模型。CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度。ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(shortcuts,skip connection),这有助于训练过程中梯度的反向传播,从而能训练出更深的CNN网络。今天我们要介绍的是 DenseNet(Densely connected convolutional networks) 模型,它的基本思路与ResNet一致,但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接(dense connection),它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在channel上的连接来实现特征重用(feature reuse)。这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能,DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。本篇文章首先介绍DenseNet的原理以及网路架构,然后讲解DenseNet在Pytorch上的实现。
从2012年AlexNet大展身手以来,卷积神经网络经历了(LeNet、)AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogLeNet(借鉴Network in Network)、ResNet、DenseNet的大致发展路线。其实,自从ResNet提出之后,ResNet的变种网络层出不穷,各有特点,性能都略有提高。
R 作为入门级编程语言,被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图,我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先,需要有一张空白的画布, 如下图所示。其次,我们需要根据数据确定X轴、Y轴,以及X轴Y轴的取值范围,因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来,我们就可以选择适当的图表类型(折线图、柱状图、点状图等),并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后,我们还可以在画布上添加额外信息,例如图表名称,图例等,当然
镜像(Image)就是一堆只读层(read-only layer)的统一视角,也许这个定义有些难以理解,下面的这张图能够帮助读者理解镜像的定义。
An advantage of ResNets is that the gradient can flow directly through the identity function from later layers to the earlier layers. However, the identity function and the output of H are combined by summation, which may impede the information flow in the network.
http://www.espn.com/nba/salaries/_/year/2020
这篇文章希望能够帮助读者深入理解Docker的命令,还有容器(container)和镜像(image)之间的区别,并深入探讨容器和运行中的容器之间的区别。
与 ResNet 和 Pre-Activation ResNet 相比,DenseNet 具有较少的参数和较高的精度。
Docker 是近年来新兴的虚拟化工具,它可以和虚拟机一样实现资源和系统环境的隔离。 所以 docker 经常会被用来和虚拟机比较,他们的区别有哪些呢?
漫长的演化史上,人类的感官只要能有效发现食物(包含猎物),快速捕获危险信号(例如捕食者逼近),和同类高效交流(使用声音、表情或肢体语言)就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
这是ggplot中十分可爱的一个扩增包,目的只有一个,就是让你的图动起来!就是酱紫!!
GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12。
本文用图文并茂的方式介绍了容器、镜像的区别和Docker每个命令后面的技术细节,能够很好的帮助读者深入理解Docker。
早年就接触过小波的概念,那个时候看什么小波十讲这类的,看的可真谓云里雾里,一大堆数学公式,头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错,不过网络上有的都是matlab代码,而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数,是无法看到代码的。因此,一直以来,也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。
自2020年以来,学术界已经提出很多关于Vision Transformer的架构和方法,也有很多关于高效Transformer的工作被提出。但是,不管是标准的ViT还是高效的ViT,虽然其中的Self Attention相对于嵌入维度具有线性复杂度(不包括线性投影),但相对于Token数量却具有二次复杂度。而Token的数量通常又与图像分辨率呈线性相关。因此,更高的图像分辨率将会带来复杂度和内存的二次增长。
在以往的网络都是从要么深(比如ResNet,解决了网络深时候的梯度消失问题)要么宽(比如GoogleNet的Inception)的网络,而作者则是从feature入手,通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
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目前Rollup方案主要描述的是基于Ethereum的一种拓展解决方案,Ethereum由于大量DApp的应用造成链上拥堵导致高Gas费,与链的交互成本极速升高,因此社区一直在积极寻找各种拓展解决方案(ETH2.0,Rollup)。
基于Transformer的预训练模型的趋势就是越来越大,虽然这些模型在效果上有很大的提升,但是巨大的参数量也对上线这些模型提出挑战。
残差网络 ResNet 是在2015年开始火起来的,之前只是在书上看过它的大名,但是没有深入学习过。最近在参加kaggle竞赛,查资料的过程了解到 ResNet 在图像分类、目标检测等问题中作为 backbone 的效果很不错,所以打算深入学习下。
在深度神经网络中最常用的方法是Regularization和dropout。在本文中,我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们
阅读 YOLOv4 过程中有趣的部分是新技术已经应用来评估、修改并集成到YOLOv4中。而且它还做了一些改变,使检测器更适合在单个GPU上训练。
采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派,一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage,另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage,
怕标题起的有点大,下述技巧如果你已经掌握了看看就好,欢迎斧正,本文希望通过介绍一些 CSS 不太常用的技巧,辅以一些实践,让读者可以更加深入的理解掌握 CSS 动画。 废话少说,直接进入正题,本文提到
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