目前，领域内可以实现函数逼近的方式有很多，比如傅里叶变换以及近年来新兴的神经网络。这些函数逼近器在实现过程中采用的方法各有不同，效果也各有差异。...神经网络收敛速度达不到指数级，甚至在最优的情况下，也很少达到线性收敛速度，那么为什么很多研究都使用神经网络方法呢？首先，我们以计算科学来说，很多研究都使用拟谱法、谱元素等。...事实上，在论文《Universal Differential Equations for Scientific Machine Learning》中，该研究展示了如何以特定方式将 CNN + 通用逼近器混合到...因此，虽然傅里叶变换可以轻松地将音频信号分解为信息高度密集的表示，但如果尝试将它用于文本数据，则效果会很差。 另一位网友 @wavefield 表示，傅里叶变换不近似值。...傅里叶分析是在全局信号上计算的，而 CNN 的一个优点是它们可以检测局部模式。有时将整个信号分解为多个部分，然后再对信号中的全局「thing」做出决策会更有意义。
和我近期的大多数博文一样，我写这篇文章的起因是近期一个 Twitter 讨论，具体是关于如何将深度卷积神经网络（CNN）的组件与大脑联系起来。但是，这里的大多数思考都是我以前考虑并讨论过的。...CNN 的某些变体模型现在已能达到 4.94% 乃至更低的错误率，优于人类水平。...对于一个给定的网络，数据的一个子集被用于训练能将人工网络中的活动映射到单个 IT 细胞活动的线性回归模型。在留存数据上的预测能力被用于评估该模型。...但它们在预测 IT 活动上也可能表现很好。 10. 视觉系统有哪些 CNN 不具备的东西？ 有很多。...当然，还有一些特性是当今用作模型的大多数标准 CNN 默认没有的。但它们中很多都已经在更新型的模型中得到了研究，比如：skip 连接、反馈连接、扫视、尖峰、横向连接和中央凹。
其他以推理为重点的针对嵌入式视觉应用尝试将一部分图像处理结合到传感器上，以消除或减少将完整图像数据传送到处理器的需求。...研究者提出一个位于前馈 CNN 之后的计算成像系统模型，用来协助输入图像的分类。通过将 CNN 的第一个卷积层引入光学器件，可以减少推理过程中的电路处理器的负载。...同时另一项研究将优化的元素结合到神经网络启发的多层光学系统中，但并没有创建出新的 CNN。...数字全连接层在测试数据集上的分类准确率约为 30%，而研究者采用的模型原型得到了 44% 以上的准确率，在计算成本相同时，可得到近 50% 的单层性能提升。...表 1：各类模型中的混合光电 CNN 在灰度 CIFAR-10 中分类的表现。模拟模型的分类准确率是五次试验的平均值。计算了模拟模型的标准差。
Winning Kaggle竞赛小组已经成功地将人工神经网络应用于EEG数据。人工神经网络模型能在斯坦福的数据集上做得更好吗?...如果一种图像类别在数据中被过多地表示，我们的神经网络就会被训练成偏向于那个被夸大的类别，并有可能对少见的类别进行错误分类。幸运的是，我们的数据集是均衡的。...例如，尝试不同的激活函数，而不是纠正深度学习中常见的线性单元(ReLU)，然后在我的模型中应用。或者，尝试不同大小的密集层和卷积层过滤器，内核和跨步。...下面的两个图显示了CNN模型在测试数据集上的准确性和分类交叉熵损失的训练历史，以及holdout数据集(在图中标记为“validation”)。...由于黑客马拉松的时间限制，我没有时间进行交叉验证，也没有时间去尝试不同的CNN架构，所以我把这些作为练习留给读者。 模型质量 测量精度和交叉熵损失是对模型性能的粗略评估。
第2步 检测狗 为了检测狗，研究人员使用预训练的 Resnet-50 模型。该神经网络已在ImageNet数据集上进行了训练，可直接加载模型利用。...第3步 创建一个 CNN 来对狗品种进行分类 现在有了在图像中检测人类和狗的功能，必须设计出一种从图像中预测品种的方法。...研究人员尝试创建了自己的卷积神经网络和训练狗的数据集，如下： 狗品种分类器 CNN 研究者在最初的几个层中使用了Conv2D和MaxPooling的组合，然后是GlobalAveragePooling2D...第6步 最终算法 将人脸检测器、狗检测器和狗品种分类器整合到一个算法中。 然后就可以拍摄图像并预测狗的品种啦！当然，如果是人类，则预测与此人最相似的狗品种。...也就是说，在20次迭代内就可以实现最佳的验证损失和准确性。 此外，在CNN结构中添加太多层并不能提高准确性。 因而，最终模型保留了1 个GAP 2D层和1个Dense Softmax层。
深度学习在推荐系统上的运用，具体用了卷积神经网络（CNN）提取文本特征，融合PMF模型进行推荐。...本文提出了一种新的上下文感知推荐模型，卷积矩阵分解（ConvMF），将卷积神经网络（CNN）集成到概率矩阵分解（PMF）中。因此，ConvMF可以捕获文档的上下文信息并进一步提高评分预测的准确性。...请注意，高的λv值会导致ConvMF和ConvMF +尝试利用超过评分的项目描述文档。 右图显示了字词嵌入模型的维度大小对Amazon Instant Video数据集的影响。...由于模型中包含的信息越来越丰富，ConvMF +的测试误差随着预先训练的字嵌入模型的尺寸大小变得越来越小而降低。 ? 该图显示了三种方法对spaseness数据集的ConvMF的改进。...ConvMF在所有范围内都超过了三个竞争对手，而且我们可以看到，当数据密度增加时，这些改进会增加。 这表明ConvMF的CNN已经很好地整合到PMF中，用于评估信息的推荐任务。
算法会将 3D 世界表示为连续的体积函数，并训练神经网络模型在没有对应像素——真实图像数据的情况下，从任意角度渲染与视图一致的真实化图像。...在研究中，作者也将 GANcraft 与一些基于 2D 数据训练的模型（MUNIT、SPADE）、基于 2D 修补和 3D 变形生成图像的方法 wc-vid2vid，以及从 3D 一致数据集中学习并进行预测的...在 GANcraft 中，研究人员结合了 3D 体积渲染器和 2D 图像空间渲染器来表示拟真场景。...这样，只要再给定视角参数，我们就可以渲染辐射场以获得 2D 特征图了，该特征图最后通过卷积神经网络 CNN 转换为图像。 ?...在 GANcraft 中，算法使用附加的 MLP 对天空进行建模，MLP 将视角射线方向转换为特征向量，其大小与辐射场中的点特征相同。
我最近加入Jatana.ai 担任NLP研究员（实习生and），并被要求使用深度学习模型研究文本分类用例。在本文中，我将分享我的经验和学习，同时尝试各种神经网络架构。...我将介绍3种主要算法，例如： 卷积神经网络（CNN） 递归神经网络（RNN） 分层注意网络（HAN） 对具有丹麦语，意大利语，德语，英语和土耳其语的数据集进行文本分类。 我们来吧。...在这篇文章中，我将尝试介绍一些不同的方法，并比较它们的性能，其中实现基于Keras。 所有源代码和实验结果都可以在jatana_research 存储库中找到。 ?...标签：这些是我们的模型预测的预定义类别/类 ML Algo：这是我们的模型能够处理文本分类的算法（在我们的例子中：CNN，RNN，HAN） 预测模型：在历史数据集上训练的模型，可以执行标签预测。...这些数字代表字典中每个单词的位置（将其视为映射）。 在本节中，我将尝试使用递归神经网络和基于注意力的LSTM编码器来解决该问题。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2102.12627 这是在 2017 年，Hinton 及其合作者的胶囊网络 CapsNet公开之后，他又一次对于深度学习模型架构的尝试。...Hinton 在论文的摘要中写道：「这篇论文并没有描述一个已经在运行的系统。它只描述了一个有关表示的单一想法， 允许将几个不同的小组所取得的进步组合到一个称为 GLOM 的假想系统中。...神经网络无法动态分配神经元是一系列使用「胶囊」的模型的动机。 这些模型假设：一组名为「胶囊」的神经元将永远专注于一个特定类型的一部分，这一类型出现在图像的一个特定区域。...在该研究中，Hinton 表示，当初提出胶囊网络，是因为卷积神经网络 CNN 存在三个可感知的缺陷。...如果你熟悉 CNN，那么也可以将 GLOM 视为一种特殊的 CNN，它在以下方面不同于标准 CNN： • 它只使用 1×1 的卷积（除了前端之外）。
CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。...▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。...本文CNN网络的实现是利用TensorFlow来实现的。在本文中，我将按以下步骤进行阐述：数据集创建、CNN训练和对模型评估。 ? 数据集： 在本节中，简要描述了构建数据集、数据源和情感分析的过程。...基于TensorFlow的CNN： ---- 为了在Tensorflow中实现卷积神经网络，我使用了官方教程作为参考。...结论： ---- 第一次尝试Tensorflow和CNN并将其应用到财务数据中是非常有趣的。这是一个玩具型例子（非实用性的），使用相当小的数据集和网络结构，但它显示了这个模型的潜力。
这种思路其实最早可能可以追溯到NeurIPS 2015上的一篇论文convLSTM：将CNN替换掉LSTM中的全连接层。 上图展示了一个DCGRU构建的Seq2Seq的模型，实现MTS预测。...注意，一维的CNN也是处理序列数据的一种非常有效的工具（在NLP和Time Series上都多有应用）。...甚至，许多工作在性能上其实也比不过DCRNN和Graph WaveNet。 另外，时空图神经网络领域的“卷”，并没有带来很大的进步，反而带来了许多有意无意的错误。...在效率上，由于STID的结构非常简单——只有MLP，因此它在所有的数据集上的速度都非常之快： 虽然STID的性能很好，但它真的是由于附加了时空信息吗？...研究者完全可以更加天马行空一点——只要模型的设计契合MTS预测的特点和关键瓶颈。 虽然STID的效果还不错，但它只是一个很小的尝试——基本上所有的动机、方法都是基于直觉。
在这篇文章中，我将实现一个类似于Kim Yoon的句子分类CNN。本文提出的模型在一些文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并从此成为新的文本分类体系结构的标准基准。...简单的单词袋模型是一个明显带有错误假设的过度简化，但它仍然是多年来的标准方法，并带来了相当不错的结果。 使用CNN很重要的理由是它们很快，非常快。卷积是计算机图形的核心部分，它在GPU硬件层上实现。...模型 我们将在这篇文章中构建的网络大致如下： ? 第一层将单词嵌入到低维矢量中。下一层使用多个滤波器大小对嵌入的词向量执行卷积。例如，一次滑动3个，4个或5个词。...4）创建神经网络 1）使用1维卷积层 你可以通过拖放层来创建如下所示的神经网络。 ? 网络配置： ? ? 2）使用2维卷积层 ? 网络配置： ? ? 5）超参数和训练： 我已经使用的超参数如下所示。...随意更改和尝试。 对于一维卷积层 ? 2.对于2维卷积层 ? 最后，您可以从Training选项卡开始训练，并使用训练仪表盘监控进度。 ? ? 完成训练后，你可以在results选项卡中查看结果。
相关视频 在本研究中，我们将帮助客户应用R语言中的响应面分析技术来探索和优化生产过程中的关键影响因素。...通过收集实验数据并建立合适的数学模型，我们将评估各个因素对于生产过程的影响，并通过优化因素水平来达到最佳的生产效果。...响应面分析也是一种最优化方法，它是将体系的响应作为一个或多个因素的函数，运用图形技术将这种函数关系显示出来，以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件．...设立一个模型的回应曲面 首先收集并分析 B1 区块的数据，然后添加 B2 区块并进行新的分析。在大多数情况下，可以通过对 k 个自变量的水平进行编码来简化参数估计的计算。...拟合模型没有任何特征允许我们估计响应变量的值。由于模型拟合中没有二次项或交互项，变量 x1 和 x2 不显著。
像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大，同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”，“自然语言理解”等认知任务，当然也仅限于此类任务。...在这篇文章中，我将讨论一种使用神经网络压缩图像的方法，以更快的速度实现图像压缩的最新技术。...正如他们的名字所暗示的那样，在无损压缩中，有可能获取原始图像的所有数据，而在有损压缩中，有些数据在转换中丢失。 例如JPG是一种有损算法，而PNG是一种无损算法 ?...作者称之为重建CNN（RecCNN）。这两个网络都被反复地训练，类似于GAN。 ? ComCNN将压缩表示传递给标准的编解码器 ?...来自ComCNN的输出被放大并传递给RecCNN，它将尝试学习一个残差 编解码器的输出被放大，然后传递给RecCNN。RecCNN将尝试输出与原始图像相似的图像。 ?
论文链接：https://arxiv.org/abs/2102.12627 这是在 2017 年，Hinton 及其合作者的胶囊网络 CapsNet 公开之后，他又一次对于深度学习模型架构的尝试。...Hinton 在论文的摘要中写道：「这篇论文并没有描述一个已经在运行的系统。它只描述了一个有关表示的单一想法， 允许将几个不同的小组所取得的进步组合到一个称为 GLOM 的假想系统中。...神经网络无法动态分配神经元是一系列使用「胶囊」的模型的动机。 这些模型假设：一组名为「胶囊」的神经元将永远专注于一个特定类型的一部分，这一类型出现在图像的一个特定区域。...在该研究中，Hinton 表示，当初提出胶囊网络，是因为卷积神经网络 CNN 存在三个可感知的缺陷。...如果你熟悉 CNN，那么也可以将 GLOM 视为一种特殊的 CNN，它在以下方面不同于标准 CNN： • 它只使用 1×1 的卷积（除了前端之外）。
训练中的一个关键因素是网络的正则化，它可以防止模型在训练的过程中出现过拟合的现象。 这项工作分析了过去几年发展起来的几种正则化方法，显示了不同CNN模型的显著改进。...例如，一些转换可能会将图像扭曲成分类中的另一个现有类。更直接的例子是MNIST数据集上的基线图像分类：如果旋转太多，输入“6”可能会转换为“9”，导致模型学习错误的信息。...图5 AutoAugment 然后将这些策略输入一个“child”模型，该模型是一个用部分训练数据集训练的CNN。这个CNN的准确性被告知一个“控制器”模型，它是一个循环神经网络(RNN)。...在目标检测任务中，retavanet模型在AP度量上改进了1.5%以上。 4.4 TargetDrop 注意机制可以被整合到一个给定的正则化器中，这样它就可以在适当的区域发挥作用。...该技术在不同的数据集和CNN架构中显示了巨大的潜力改进。
在这篇文章中，我将尝试总结CNN是什么，以及它们如何在NLP中使用。CNN背后的直觉对于计算机视觉用例来说有点容易理解，所以我将从那里开始，然后慢慢向NLP迈进。 什么是卷积？...CNN基本上只是几层卷积，其中非线性激活函数 如ReLU或tanh应用于结果。在传统的前馈神经网络中，我们将每个输入神经元连接到下一层中的每个输出神经元。这也称为完全连接层或仿射层。...例如，以下显示了2×2窗口的最大池（在NLP中，我们通常在整个输出上应用池，每个过滤器只产生一个数字）： ? CNN中的最大合并。...卷积神经网络应用于NLP 现在让我们看一下CNN对自然语言处理的一些应用。我会尝试总结一些研究结果。总是我会想念许多有趣的应用程序（请在评论中告诉我），但我希望至少涵盖一些更受欢迎的结果。...作者还为输入数据提出了一种节省空间的词袋式表示，减少了网络需要学习的参数数量。在[5]中，作者使用另外的无监督“区域嵌入”扩展了模型，该区域嵌入是使用CNN预测文本区域的上下文来学习的。
介绍 在较高的层次上，我们将训练一个卷积神经网络，将给定资产过去价格的时间序列数据图像（在我们的案例中，是在纽约证交所交易的SPY合约）中。然后，我们将在接下来的几分钟内预测价格的走势。...当然，这种方法取决于脆弱的能力，市场中的其他参与者不可能对CNN的买卖做出什么反应，但它至少让我们对CNN作为交易者的能力有了一定程度的信心。...将每个灰度缩略图及其对应的log返回作为训练对（xi，yi），然后将线性模型拟合到4000点的训练数据集，并对996个点的数据集进行测试。...流程 在以下部分中，我将介绍如何系统地对网络体系结构，超级参数以及模型中的功能（图像）进行更改。具体来说，我的工作流程如下： 使用matplotlib从数据生成特征。...另外，我可以看到针对热图功能训练的相同（简化）架构网络的最终卷积层权重。 此数据显示在图8中。颜色垂直条纹的影响是清晰可见的。
一些通用框架如Tensorflow，caffe等也提供CNN的并行化加速，为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。 下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn在语音识别中的应用。...而在CLDNN中，作者将CNN，LSTM和DNN串起来融合到一个网络中，获得比单独网络更好的性能。...尝试Deep CNN的过程中，大致也分为两种策略：一种是HMM 框架中基于Deep CNN结构的声学模型，CNN可以是VGG、Residual 连接的 CNN 网络结构、或是CLDNN结构。...可以通过采用 VGG 结构中的 3*3 这种小kernel ，也可以采用 Residual 连接等方式来提升其性能，而卷积神经网络的层数、滤波器个数等都会显著影响整个模型的建模能力，在不同规模的语音训练数据库上...但CNN也有局限性，[2,3]研究表明，卷积神经网络在训练集或者数据差异性较小的任务上帮助最大，对于其他大多数任务，相对词错误率的下降一般只在2%到3%的范围内。
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