我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时,通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看,因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时,比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。还有可以更好地理解模型结构、激活函数、模型参数形状(神经元数量)等
在下篇文章中,我还会演示如何将训练好的Keras模型,通过几行代码将其部署到智能手机上。
神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢?又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢?(好看也是加分项!)无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。 CNN能做什么 CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤,首先要对图片做卷积,然后找寻模式。在神经网络中,前几层是用来寻找边界和角,随着层数的增加,我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片中的物体。 学习CNN之前,我们需要对CNN和Deep Learning有一个简单的了解。
手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计,利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征,避免了大量的计算成本,最后再使用全连接神经网络进行分类识别,这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。虽然现在看来Lenet基本实际用处不大,而且架构现在基本也没人用了,但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。
这10几天忙于实习公司模型训练和天池比赛,因此没有多少时间用于更新这个系列文章第六篇——Faster R-CNN论文解读。在前面一篇博客【计算机视觉——RCNN目标检测系列】五、Fast R-CNN论文解读主要介绍了Fast R-CNN网络架构,在这篇博客中我们将主要介绍Faster R-CNN,虽然还有Mask R-CNN作为最终改进版,但Mask R-CNN主要用于图像分割网络,因此我们在此先不做详细介绍,待有时间再做详细学习之后再做详细介绍。之后我们也会针对Fast R-CNN和Faster R-CNN进行实战,解读官方源代码或手动实现,框架将会使用TensorFlow和keras,大家敬请期待。
选自towardsdatascience 作者:Lars Hulstaert 机器之心编译 了解图像分类的不同网络架构是一项非常艰巨的任务。本文将讨论目前可在 keras 上使用的主要架构。作者将按照这些架构出现的时间顺序对其逐一讲解,并尝试以从业者的角度讨论其优缺点。 关键概念 虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同,但是大体而言,他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理,数据增强用于哪类数据,优化机制以及输出层的实现方法。 预处理 通常而言,我们会计算训练集图像的平均像素值,将其从图
博主在之前的文章中介绍过使用keras搭建一个基于矩阵分解的推荐系统,而那篇文章所介绍的方法可能只是一个庞大推荐系统中的一小环节。而对于工业级别的推荐系统,面对极其庞大的产品种类数量,一步就输出符合用户心意的产品可能够呛,最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品,然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品。
【导读】近日,人工智能学者Ravindra Kompella发表一篇博客,介绍了作者实现的基于keras的机器翻译例子。作者通过一个seq2seq编码器-解码器网络实现英语到法语的自动翻译。作者在博文中详细介绍了自己的模型架构和训练数据,并使用代码片段分步骤对训练过程进行讲解。总之,这是一篇比较详尽的机器翻译应用示例教程,如果你有从事机器翻译或seq2seq模型相关的研究,可以详细阅读一下,相信一定对您的工程和理论都有所帮助。专知内容组编辑整理。 Neural Machine Translation——Us
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的,对于模型的可视化主要包括以下几个方面:
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如:语音识别和自然语言处理,但这一章只介绍视觉应用。
很多人想入门做深度学习,但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”,paper,包括很多深度学习框架官方给出的案例,给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神,但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂,模凌两可。比如说VGG16,都是摆上从论文里截过来的下面这张图:
神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息,可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程,以优化神经网络模型
论文 1:LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),从而能够更好地捕捉局部相关性。
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 深度学习中最深入讨论的话题之一是如何解释和理解一个训练完成的模型,尤其是在医疗保健等高风险行业的背景下。“黑盒”这个词经常与深度学习算法联系在一起。如果我们不能解释它是如何工作的,我们如何相信模型的结果呢? 以一个为了检测癌症肿瘤而训练的深度学习模型为例。该模型告诉你它99%确定它检测到了癌症,但它并没有告诉你为什么或怎么确定的。 它是在MRI扫描(磁共振)中找到了一条重要线索,还是仅仅是扫描中的一个污点被错误地检测为肿瘤?这对患者来说是生死攸关的问题,医生经不
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Thimira Amaratunga 编译 | 宁云州、吴双、张伯楠 【深度学习】这个几年前还鲜为人知的术语,近期迅速蹿红,成为人尽皆知的大IP。不过在火起来之前,这个技术已经发展了十几年。人尽皆知前,深度学习是如何一步一步自我演化并走进公众视野的? 1998年,Yann LeCun 发表Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,至今,深度学习已经发展了十几年了。以大家熟知的CNNs为代表的技术在
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
发布 | ATYUN订阅号 您是如何跟上不同的卷积神经网络(CNNs)的?近年来,我们见证了无数CNNs的诞生。这些网络已经变得如此之深奥,以至于很难将整个模型可视化。我们不再跟踪它们,而是把它们当
神经网络(NN)架构图制作起来往往费时耗力,很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
系统架构图是为了抽象的表示软件系统的整体轮廓和各个组件之间的相互关系和约束边界,以及软件系统的物理部署和软件系统的演进方向的整体视图。
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
TensorFlow 2.0在2019.3.7加州举办的开发者峰会(Dev Summit)发布Alpha版已经有一段时间了,最初发布的是Alpha0版本,到6.7发布beta0版本,再到6.14发布beta1版本,最后在2019.10.1发布正式版。下面简要介绍一下重要的特性和改进。
导语:近年来,许多卷积神经网络( CNN )跃入眼帘,而随着其越来越深的深度,我们难以对某个 CNN 的结构有较明确的了解。因此本文精心选取了 10 个 CNN 体系结构的详细图解进行讲述。
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
【导读】上周,我们在《激光雷达,马斯克看不上,却又无可替代?》一文中对自动驾驶中广泛使用的激光雷达进行了简单的科普,今天,这篇文章将各大公司和机构基于激光雷达的目标检测工作进行了列举和整合。由于文章列举方法太多,故作者将其分成上下两部分,本文为第一部分。
fastText是Facebook于2016年开源的一个词向量计算和文本分类工具,在学术上并没有太大创新。但是它的优点也非常明显,在文本分类任务中,fastText(浅层网络)往往能取得和深度网络相媲美的精度,却在训练时间上比深度网络快许多数量级。在标准的多核CPU上, 能够训练10亿词级别语料库的词向量在10分钟之内,能够分类有着30万多类别的50多万句子在1分钟之内。 本文首先会介绍一些预备知识,比如softmax、ngram等,然后简单介绍word2vec原理,之后来讲解fastText的原理,并
嵌入式处理技术的最新发展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,已经实现了两个定制的CNN模型,以实现用于监视视频的具有成本效益的火灾探测CNN体系结构。第一个模型是受AlexNet架构启发的定制的基本CNN架构。将实现并查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。将使用三个不同的数据集来训练模型。数据集的链接在本文结尾处可用。进入编码部分。
一提到画图很多人就想站起来喊,”内卷“、”内卷啦“、”PPT工程师“,但程序代码本身就是一种数学逻辑的具体实现,如果没有一些图表配合文字的阐述,讲真很难让所有人都能在共同的共识下进行交流。
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,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“综述”专栏,敬请关注。
一提到画图很多人就想站会起来喊,”内卷“、”内卷啦“、”PPT工程师“,但程序代码本身就是一种数学逻辑的具体实现,如果没有一些图表配合文字的阐述,讲真很难让所有人都能在共同的共识下进行交流。
CTR(Click-Through-Rate)即点击通过率,是互联网广告常用的术语,指网络广告(图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等)的点击到达率,即该广告的实际点击次数除以广告的展现量。
日常的工作中,假如你身边坐了一个女程序猿,为了让乏味的工作氛围增加点提神的荷尔蒙,文艺又懂点技术的你可能会对她说:小姐姐,我能把世间万物抽象成一个类,但唯独不能抽象你,你在我眼里美的那么具体。然后她开心的接过了你改了又改的需求。
今天来自韩国ETRI的一篇论文CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation 很抢眼,作者称“CenterMask outperforms all previous state-of-the-art models at a much faster speed”,其分割精度打败了所有之前的State-of-the-art,速度也更快!
原文:Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者: MATTHEW RUBASHKIN 翻译:冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型,评估模型的技术路线。然而,当开发者研究什么技术可应用时,却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
维基百科的定义是:软件架构是有关软件整体结构与组件的抽象描述,用于指导大型软件系统各个方面的设计。
选自data science central 机器之心编译 参与:蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能,包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano,作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端,而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型,机器之心不仅对该试验进行了介绍,同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
前言:faster-RCNN是区域卷积神经网络(RCNN系列)的第三篇文章,是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的,整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构,只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络(region proposal network,即RPN),这是整个faster最难以理解的地方,本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长,本次系列文章将分为3篇来说明:
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
简介 近日重温了《深度学习在腾讯的平台化和应用实践(全)》,感兴趣可以在这里阅读 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21852266 ,里面介绍了腾讯在深度学习平台基础架构上细致的工作,本人在2016 C++及系统软件大会上也分享了小米cloud machine learning平台的细节,在此给大家总结和对比一下。 腾讯Mariana平台 在前面提到的文章中,已经详细介绍了腾讯深度学习平台,也就是Mariana项目的实现细节了,这是一个真正意义上的平台。在参考文献上也体现出来,腾讯
架构图:下面图片如果不清晰可以访问 https://github.com/tdeboissiere/DeepLearningImplementations/tree/master/DenseNet 即上面的第一个keras实现。
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTMs准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07:如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
在现有的 CNN 检测器中,主干网络是特征提取的重要组件,检测器的性能很大程度上依赖于主干网络。近日,来自北京大学王选计算机研究所和纽约州立大学石溪分校的研究者发表了一篇论文:基于现有主干网络(如 ResNet 和 ResNeXt)构建更加强大的新型主干网络,从而实现更好的检测性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云