卷积网络(convolutional network),也叫做卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据(可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格)和图像数据(可以看做二维的像素网格)。
标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量(本小节中的“张量”指代数对象)有一些实用的属性。例如,你可能已经从按元素操作的定义中注意到,任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样,给定具有相同形状的任意两个张量,任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如,将两个相同形状的矩阵相加,会在这两个矩阵上执行元素加法。
如果我们把图像中的像素点顺序排列作为输入层神经元的值,对于28×28像素的图像,输入神经元有28×28=784个。但是用这种全连接的网络去做图像分类是很奇怪的,因为它没有考虑图像的空间结构(局部特征),它相同看待那些相距很近和很远的像素,这是不好的。
在设计神经网络时,我们经常遇到张量整形的问题。张量的空间形状必须通过改变某一层来适应下游的层。就像具有不同形状的顶面和底面的乐高积木一样,我们在神经网络中也需要一些适配器块。
多加一个括号,结果都是一致的,都是表示二维张量,张量形状都是(4,9),所以二维有两种写法,但再加一层括号,形状就变成了(1,4,9)三维,判断维数技巧:最外面的括号去掉开始数,比如:
多模态深度学习主要包含三个方面:多模态学习表征,多模态信号融合以及多模态应用,而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法,包括网络结构设计和模态融合方法(对于特定任务而言)。本文讲述了三种融合文本和图像的方法:基于简单操作的,基于注意力的,基于张量的方法。
张量是矢量和矩阵概念的推广,标量是0阶张量,矢量是1阶张量,矩阵是二阶张量,而三阶张量好比是立方体矩阵。
翻译 | 林立宏 整理 | 凡江 背景 在这篇文章中,我将介绍几种低秩张量分解方法,用于在现有的深度学习模型中进行分层并使其更紧凑。我也将分享 PyTorch 代码,它使用 Tensorly(http://t.cn/REo7W8V ) 来进行在卷积层上的 CP 分解和 Tucker 分解。 尽管希望大部分帖子都是可以独立阅读的,关于张量分解的回顾可以在这里(http://t.cn/R5ZXkVo )找到。Tensorly 的作者也写了于 Tensor 的基础内容非常棒的 notebook(ht
导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
机器之心原创 作者:蒋思源 前几天,Sara Sabour 开源了一份 Capsule 代码,该代码是论文 Dynamic Routing between Capsules 中所采用的实现。其实早在去年刚公布此论文,机器之心就曾详解解读过核心思想与基本代码,我们采用的代码也是各研究者尝试复现论文结果的模型。而最近 Sara 开放的代码是标准的官方实现,因此我们希望能解读部分核心代码,并探讨其与 naturomics 等人实现过程的差异。 Sara 实现地址:https://github.com/Sarasr
2015 年,ResNet 横空出世,一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖,而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都获得了第一名。四年过去,这一论文的被引量已超 40000 次.。
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,福州大学大二水利专业学生,纯种非CS科班的数据分析师,熟练掌握Python数据分析大礼包,因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。❈— 今天,谷歌联合Columbia University、Adobe(就是你们知道的那个Adobe)提出深度概率编程语言Edward,我就其发布Edward的专业论文,给大家介绍一下,这个秒天秒地秒空气的牛逼哄哄的新语言(框架)。 为什么开发Edward? 因为现在的概率编程语言啊, Too Young!Too S
理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。
编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,把它掰开揉碎,理解它的工作原理。
MNIST机器学习入门 博文 ID:机器学习和TensorFlow都不太了解的新手。如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上
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机器之心原创 作者:蒋思源 上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文,而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程,并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现,并提供了主体架构的代码注释。 本文是机器之心的第三个 GitHub 项目,旨在解释 CapsNet 的网络架构与实现。为了解释 CapsNet,我们将从卷积层与卷积机制开始,从工程实践的角度解释卷积操
来源:Python数据科学本文约7200字,建议阅读14分钟在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。 1.导语 谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增
谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型,理解它的工作原理。
目标:搭建神经网络,总结搭建八股 一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN: 用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组(列表),用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量,表示一个单独的数; 举例 S=123 1 阶张量称作向量,表示一个一维数组; 举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有 i 行 j 列个元素,每个元素可以用行号和列号共同索引到; 举例 m=
GNN 表达能力的研究一直比较高深莫测的方向,刚入门的小白面对大量的数学公式和推导过程,肝完了还是不能明白其意义所在,心里出现了无数个小问号。但在我看来这个方向是实现从简单的使用GNN转变到深层次理解GNN的基石。莫慌,这篇文章会有大量的前置知识,以比较友好的方式带大家涉足 GNN 的表达能力,小编带你们:1)回答一条疑问,既然我们会使用 GNN了,那研究 GNN 的表达有啥实际意义?2)告诉大家 GNN 的表达能力是啥,通常用什么办法去衡量它;
tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2)) 通过满足正态分布的随机数来初始化神经网络中的参数是一个常用方法。
精度函数创建两个局部变量total和count,用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算,简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量,函数创建一个update_op操作,更新这些变量并返回精度。在内部,is_correct操作使用元素1.0计算张量,其中预测和标签的对应元素匹配,否则计算0.0。然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total,它用权值和的约简和递增count。如果权值为空,则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。
用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型。
AI (Artificial Intelligence)人工智能及机器学习(Machine Learning)最近大热,Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡,最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统,我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人,在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin,Google数一数二,被用来打造下一代Google核心大脑的(Go
Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他和他的团队提出了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法。
量子力学的内在概率性质使该领域的物理系统成为有效的无限大数据源,是机器学习应用的一个极具吸引力的领域。一个这种概率性质的范例是量子物理学中的测量过程。绕核运动的电子的位置 只能根据测量结果大致推断。无限精确的经典测量设备只能用于记录对电子位置的特定观察结果。最终,由波函数 给出了测量过程的完整表征,其平方模最终定义了在空间中给定位置观察电子的概率 。
知乎: https://www.zhihu.com/people/gong-jun-min-74
加入一个或多个隐藏层+激活函数来克服线性模型的限制, 使其能处理更普遍的函数关系类型,这种架构通常称为多层感知机(multilayer perceptron)。
看到这个标题,很多朋友肯定按捺不住要说「不是吧,又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题?」,还要附带狗头。我也很无奈啊,想码字奈何没硬货,只能东摘西抄了。不过呢,本文还是和其他相同主题有不同的内容,相信能给大家一点收获~
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。
【导读】einsum 全称 Einstein summation convention(爱因斯坦求和约定),又称为爱因斯坦标记法,是爱因斯坦 1916 年提出的一种标记约定,本文主要介绍了einsum 的应用。
【飞桨开发者说】王成,深度学习爱好者,淮阴师范学院,研究方向为计算机视觉图像与视频处理。
从格罗滕迪克那里,我学习到不要以证明过程的难度为荣:困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型
原标题:PyTorch Callable Neural Networks - Deep earning In Python
在前面的博客中,我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用,同时利用相关的张量网络操作,我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法,如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子,这是在张量网络中非常核心的一个操作,本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。
通常,当我们使用神经网络时,我们输入某个向量x,然后网络产生一个输出y,这个输入向量通过每一层隐含层,直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。
量子化学计算中除了有大量的线性代数矩阵运算,也有一些张量计算。这些常见的张量计算出现在Fock算符构建、DIIS以及能量对坐标的一、二阶导数上。除此之外张量运算知识也用在Machine Learning以及一些特定的量化计算方法上。张量运算逐渐成为了必备的知识。
来源:AI蜗牛车、极市平台本文约9200字,建议阅读10+分钟本文为你简要介绍几种常见的CNN优化方法,并分享相关经验。 作者丨黎明灰烬来源|https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782 引言 卷积(Convolution)是神经网络的核心计算之一,它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富,计算复杂,神经网络运行时大部分时间都耗费在计算卷积,网络模型的发展在不断增加网络的深度,因此优化卷积计算就显得尤为重要。 随着技术的发展,研究人员提出了多种优化算法
上一期我们发布了“一文读懂TensorFlow(附代码、学习资料)”,带领大家对TensorFlow进行了全面了解,并分享了入门所需的网站、图书、视频等资料,本期文章就来带你一步步上手TensorFlow。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,
图卷积网络 Graph Convolutional Network (GCN) 告诉我们将局部的图结构和节点特征结合可以在节点分类任务中获得不错的表现。美中不足的是 GCN 结合邻近节点特征的方式和图的结构依依相关,这局限了训练所得模型在其他图结构上的泛化能力。
如果能以 3D 方式展示矩阵乘法的执行过程,当年学习矩阵乘法时也就不会那么吃力了。
神经网络是由一个个层组合而成,每个层都会对输入进行添加权重,对于计算开始时间,神经网络会给出一个初始化的值,然后进行不断优化,也叫训练,每一次优化叫作一次训练过程
本文长度为7196字,建议阅读10分钟 本文为你讲解如何使用Tensorflow进行机器学习和深度学习。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展,并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架,在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大,该框架学习门槛并不高,只要掌握Python安装和使用,并对机器学习和神经网络方面的知识有所了解就可以上
深度学习是机器学习的一个分支,其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架,人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.01928v1.pdf
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