尽管许多解决方案已经被开发出来，用来计算人、汽车和其他物体的数量，但是没有一个是完美的办法。当然，我们这里讨论的是图像处理，所以神经网络对于这项工作来说似乎是一个很好的工具。...简单的需求，简单的解决方案 在这篇文章中，我将尝试解决在街道上计算对象数量的问题，使用多个对象同时可见的示例视频。...在机器学习领域(特别是卷积神经网络的深度学习)中，有一种非常有趣的方法，叫做基于区域的卷积神经网络(R-CNN)，我们可以在一个给定的图像上识别多个物体及其位置。...为了我们的概念验证工作，我将使用“Faster R-CNN”的Keras实现来处理视频文件，并使用给定类的检测对象来对图像进行注释。...Fast R-CNN建立在之前的工作上，以有效地利用深度卷积网络对对象提议进行分类。与R-CNN相比，Fast R-CNN引入了一些改进训练和测试速度的创新，以及检测的准确性。
当然，我们正在讨论的是图像处理，所以神经网络不失为解决这一问题的好办法。 下面，本文将对神经网络目标计数领域的不同方法、一般问题、挑战及最新解决方案的作一个总体描述。...简单的需求，简单的方案 在本文中我将尝试使用样本视频（其中多个目标同时可见，但并不过于拥挤）解决街道上的目标计数问题。...对于概念证明工作，我将使用改良型 Faster R-CNN 的 Keras 实现以处理视频文件，并用给定类的检测目标的计数对图像进行注释。...Fast RCNN 建立在以前的工作上，从而可以使用深度卷积网络高效地分类目标提案（object proposal）。...对于同一个 VGG-16 模型，Faster R-CNN 在 GPU 上的帧率为 5 fps，取得了当前最佳的检测准确度。
「我认为 Transformer 之所以如此受欢迎，是因为它展示出了通用的潜力，」德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：「我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用...Alexey Dosovitskiy 当时在谷歌大脑柏林办公室工作，正在研究计算机视觉，这是一个专注于教授计算机如何处理和分类图像的 AI 子领域。 Alexey Dosovitskiy。...与该领域的几乎所有其他人一样，他一直使用卷积神经网络 (CNN) 。多年来，正是 CNN 推动了深度学习，尤其是计算机视觉领域的所有重大飞跃。CNN 通过对图像中的像素重复应用滤波器来进行特征识别。...「生成模型需要综合能力，需要能够添加信息以使其看起来合理，」他说。与分类领域一样，Transformer 方法正在生成领域取代卷积网络。...Wang 还指出，尽管视觉 transformer 已经在推动 AI 领域的进步，但许多新模型仍然包含了卷积的最佳部分。他说，这意味着未来的模型更有可能同时使用这两种模式，而不是完全放弃 CNN。
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？...为了更多地了解卷积如何工作，我还建议查看Chris Olah关于该主题的帖子。 什么是卷积神经网络？ 现在你知道什么是卷积。但CNN呢？...狭窄与宽卷积 当我解释上面的回旋时，我忽略了我们如何应用滤波器的一些细节。在矩阵的中心应用3×3滤波器工作正常，但边缘怎么样？如何将滤镜应用于矩阵的第一个元素，该元素在顶部和左侧没有任何相邻元素？...通过执行最大操作，您将保留有关该功能是否出现在句子中的信息，但您正在丢失有关它出现在何处的信息。但这个关于地方的信息真的没用吗？是的，这是和一袋n-gram模型正在做的有点类似。...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。
卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。 ?...卷积神经网络 ? 卷积神经网络图示 正如我之前提到的，计算机将图片看作矩阵中的一堆数字。CNN的不同层将函数应用于这些矩阵，以从图像中提取各种特征并降低图像的复杂度。...用蓝色表示的模型匹配了所有的数据点，但是如果我们想让这个模型预测一些点时，它却做不到。回到卷积神经网络，这意味着模型在它训练集上会十分准确，但是对于其他不在训练集里的图片，它却不能作出正确的判断。...比方说，我们正在尝试编写一个识别猫的程序，我们可以尝试通过寻找某些形状来表示猫。 ? 来自计算机视觉专家李飞飞的TED演讲的猫的形状 看起来很简单吧？但等一下。并非所有的猫都像这样。...自动驾驶汽车 在我看来，自动驾驶汽车是目前正在开展的一些最酷的事情。Waymo最初是Google的自动驾驶汽车项目，Uber和Tesla目前正在研发一些可以自动导航道路的车辆。
关于利用卷积神经网络作为视觉系统的模型是否有生物学理论支持，目前仍然存在许多质疑之声。本文作者通过多年在计算神经领域的经验，以问答的形式详细阐述了CNN与神经科学的种种关联。...，是因为最近在twitter上的一个讨论【1】，特别是关于如何将深度卷积神经网络(CNN)的组件与大脑关联起来。...我们相信这些计算可以用现实的神经机制来实现（参见上面引用的示例网络），但这些并不是目前在这些模型中使用的（尽管我和其他人正在研究它...参见Q12）。 9....这是一个经验问题。我们不能先说需要所有的生物特征，或者模型没有它是不好的。 我们可以说没有细节的模型比如E-I 比具有细节的模型更抽象。但抽象并没有错。...对于所有收集的数据和有关视觉系统的理论，为什么神经科学家不能制作一个功能正常的视觉系统呢？这应该是令人震惊的，因为它意味着我们错过了一些至关重要的东西。
该项目本身并不复杂，但或许能为我们带来一些关于神经网络的美学思考。 ? 我将在本文中介绍我在 1982 年的短动画《雪人（The Snowman）》上使用神经网络进行的一些实验。...但为了方便你了解，我在这里总结了 Pix2Pix 模型的要点。...卷积神经网络（CNN）擅长处理图像，因为为图像识别设计的这种算法中具备一些先验知识，也就是卷积（convolution）。...本项目的所有工作都能在我的台式机的老旧 GPU 上花几天时间完成，我对此是相当惊讶的，因为这是一个非常复杂的表征学习问题。 获取数据 神经网络革命的一大关键基础是丰富的数据。...上色 我尝试的第一件事是给有雪人的帧自动上色。我让模型过拟合数据，结果基本上和源材料一样。尽管这本身也算是个成就，但这个神经网络输出的主观美学质量并不值得称道。 下面是该神经网络的输出。
然而，图像分类问题就是一个非常复杂的工作，它总是借用诸如卷积神经网络（CNN）这样的深度学习模型来完成。...第二种方法：虽然传统的多层感知器（MLP）模型成功地应用于图像识别，但由于节点之间的完全连通性受到维度灾难的影响，因此不能很好地扩展到更高分辨率的图像。...事实证明，图像越大，我们得到的准确性越高，但代价是运行时间也相应地增加。 然后是层和它们的形状。但实际上有太多的参数可以调整，所以想要找到这些参数的最佳值是一件非常困难的工作。...根据网上的许多资源，我们了解到，建立网络的参数的选择几乎都取决于经验。 起初我们试图建立一个相对复杂的网络，其参数如下所示： 我们使用3个卷积层和2个完全连接的层，而这些都是相对复杂的。...我尝试了很多参数，下图就是我们使用的最终结构。 我们只使用2个小形状的卷积层和2个完全连接的层。可结果并不是很理想，4000次迭代后得到的结果仍然是过度拟合，但是测试结果比以前好了10％。
卷积神经网络作为图像识别的首选算法，其对于图像的特征提取具有很好的效果，Keras 框架作为卷积神经网络的典型框架，可创建神经网络层，更容易提取图像特征，从而达到区分动物的目的，在生产实践中达到辅助的效果...卷积神经网络包括卷积层和池化层。...积神经网络CNN的结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理...LEARNING_RATE = 1e-4 #学习率 DROPOUT_RATE = 0 #抗拟合，不工作的神经网络百分比 （2）网络层搭建： 创建多个卷积层以及池化层，每一层的输入为上一层的输出，其中池化层类似卷积层...，由训练部分的代码可知模型文件为building_selector.h5 model = load_model('building_selector.h5') 分类分别为高楼、公路、平房、桥梁，建立一个数组用来保存
如果是人类医生完成这项工作，必须非常仔细分析大量组织样本才能确诊癌症，而且这是一个极度费时且易出错的过程。一个有经验的医生需要几年甚至十年的时间来培训。...目前，深度学习技术还不能应用在所有类型的癌症上，因此现有研究一般将肺癌、乳腺癌等常见癌症，作为检测目标。...人工智能能对不同皮肤进行精准归类，图片来自Nature CNN是一个多层神经网络框架，旨在通过卷积处理来学习数据中的高位信息。...Xiao则针对基因差异表达数据，设计了结合多种机器学习模型和深度神经网络的方法，应用于鉴定胃癌、肺癌和乳腺癌，但精确度并不高。...目前DBN在癌症检测上的应用比较少，但效果也算不错。
当时在柏林的谷歌研究部门工作的计算机科学家Alexey Dosovitskiy，正在研究计算机视觉，这是一个专注于教计算机如何处理和分类图像的AI子领域。...与该领域的几乎所有其他人一样，他当时的常用工具是卷积神经网络（CNN），多年来，这种技术推动了深度学习、尤其是计算机视觉领域的所有重大飞跃。...CNN的工作原理是反复对图像中的像素使用滤波器，以建立对特征的识别。正是由于卷积功能，照片应用程序可以按面孔组织图片库，或者将云与鳄梨区别开来。 由此，CNN也成为了视觉任务处理中必不可少的工具。...一个只关注紧挨着「它」字的CNN会很费劲，但一个将每个字与其他字联系起来的Transformer可以看出，猫头鹰做了抓取的动作，而松鼠则失去了部分尾巴。...Wang还指出，尽管视觉Transformer已经引发了推动AI前进发展的新项目——包括他自己的项目在内，但许多新模型仍然包含了卷积功能的最精华部分。
深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。...我对他们的工作做了一个小小的扩展，把它放在Google Sheet上，这样每个人都可以尝试一下。 如何创建？ 我在MNIST数据集（一组手写数字的黑白图像）中训练了一个非常简单的CNN。...所以CNN不会有任何帮助。 CNN的背后的直觉 为了方便理解，我们把度卷积神经网络分解成“深度”、“卷积”和“神经网络”三个部分。 卷积 假如你是盲人，但你的任务是找出手写图像上的数字是多少。...严谨的CNN将会有许多层，这使得模型能够建立越来越抽象和复杂的形状。即使只有4到5层，你的模型也能完成寻找面部、动物和各种有意义的形状的任务。...但计算权值是神经网络的意义所在，所以我们不需要担心。但如果你好奇，你可以尝试一下“反向传播算法”。 总结 每个CNN大概分为两部分。
这在原则上是另一个超参数，应该在卷积网络建立之后进行调整，但就目前而言，我已经用一个30–分钟的窗口进入了过去。总而言之，模型的输入是30分钟时间窗口的高价格和低价格的图形。...同时，我们不能把眼界看得太短，否则我们将无法根据我们的预测信号有效地执行（即买入或卖出）；到了极点，用100%的准确度预测未来的价格是微不足道的（因为价格的变化不能快于光速），但这一预测对于赚钱的目的是完全无用的...目前，我已经决定在构成模型输入的过去价格窗口结束之后使用5分钟的水平线（如上所述）。除了对水平的选择外，我们还必须准确地指出我们想要预测的数量。...建立基线 最基本的金融模型是普通最小二乘回归（OLS）。为了建立性能基准，我将这个模型用于一组非常简单的功能。 具体来说，我拍摄了600×800的时间序列图像，并将其缩小为32×54的缩略图。...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。
目前对这种行为建模效果最好的模型是深度卷积神经网络（CNN），但 CNN 却是不带有循环结构的。...它是一个深度神经网络模型，模仿了人类视觉系统的4个级别，其中有许多计算机视觉的人非常熟悉的卷积、特征过滤器等等。...应该是细粒度任务中人类还需要继续收集更细节的信息才能够区分，后续的信息目前从神经细胞的层面还分辨不了。 提问：神经细胞是如何完成“卷积”的工作的？...答：其实我经常说，“卷积神经网络”是写不出来的，因为大脑不是这样工作的。但是你翻开教科书就能看到这种视觉区域内不同部分都有类似的Gabor函数的假设。...有人会说这不就是一种卷积操作吗，但其实应该问的是，为什么Gabor函数会起到卷积的作用。我们建立的卷积神经网络网络有单独的卷积层和卷积算子，跟大脑不同，大脑可以说是同步尝试学习如何卷积。
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。...本文的其余部分将是一个简短的介绍，以理解卷积神经网络(CNN)背后的高级直觉，然后是一些推荐的资源，以提供进一步的信息。...我正在对他们的工作做一个小的扩展，并把它放在google sheets上，这样每个人都更容易使用。 ? 我是怎么建造它的?...注意：我在工作表中添加了条件格式，这样“墨水”越多的像素显示越红。 我用一个叫做Keras的流行深度学习库来训练模型（见这里的代码），然后把从模型中训练出来的权重放在表格里。训练过的权重只是数字。...和前面一样，我们对结果求和，这就为第二卷积层产生了一个新的对应像素。 严肃的CNN将有许多层，这使得模型可以建立越来越抽象和复杂的形状。
最后，我对第一部分中不经常使用的库做了一个“福利”板块，你或许还会从中发现有用的或者是在第二板块中我还没有尝试过但看起来很有趣的库。 接下来就让我们继续探索。...7.sklearn-theano 有时候你并不需要终端到终端的培养一个卷积神经网络。相反，你需要把CNN看作一个特征提取器。当你没有足够的数据来从头培养一个完整的CNN时它就会变得特别有用。...你不能用它从头到尾的训练一个模型，但它的神奇之处就是可以把网络作为特征提取器。当需要评估一个特定的问题是否适合使用深度学习来解决时，我倾向于使用这个库作为我的第一手判断。...福利： 10.Blocks 说实话，虽然我一直想尝试，但截至目前我的确从来没用过Blocks（这也是我把它包括在这个列表里的原因）。...但这个列表决不是详尽的，而且专注于计算机视觉和卷积神经网络的深度学习库肯定是有失偏颇的。 尽管这样说，但对于一个刚刚进入深度学习领域，并在寻找一个合适的库的人，我认为这确实是一个伟大的列表。
走向监督学习：卷积神经网络 一开始，我对通过监督的方法来实现Free Flow的想法存有偏见。首先，这需要大量的Free Flow游戏样本，而这些游戏很难在公共互联网上找到。...然而，后来我偶然读到了Shiva Verma在《Towards Data Science 》③杂志上的一篇文章，他在其中做了一些与数独游戏非常相似的事情：本质上是把一个数独游戏板当作一个图像，然后使用卷积神经网络...CNN的初始结果是令人失望的：尽管CNN正在学习它任务是创建路径，而不是仅仅在孤立地填充颜色，但在测试样本中只有0%的谜题被解决了。...Scikit-image FTW 利用对称性来增加我们可用的数据 这就产生了几千个用来研究的数据点，但这仍然不是很多。但后来我意识到，就CNN而言，颜色的确切值并不重要，重要的是颜色是不同的。...然而，尽管更高级的机器学习方法不能很快地解决这个难题，但它们确实发现了一些有趣的见解，并帮助人类得到更好的解决方案——卷积神经网络在这方面做得最好。而且，它们的性能比传统的解决方法更好。
但真正在产业界得到大家的广泛关注，则得益于2011年Siri和Watson的成功。...目前的研究工作大多集中于上图的两个虚线框中的内容，有用传统的规则搞的，也有用统计方法搞的，也有用深度学习方法搞的。中文的问答系统，还需要进行分词等工作。...看完论文和大多商业产品后，我开始思考Eric的定位，由于目前中文的问答训练集非常少，并且没有通用的问答训练集，这对于一开始想采用统计机器学习、深度学习训练一个问答模型的我造成了非常大的困难，这个问题足足困扰了我一周...知识图谱是我原本想模仿百度百科做的一个本地知识库，后来发现，要构建这样的通用知识库太麻烦了，工作量非常之大。那么既然百度有了知识图谱，我为何不去尝试用它，而要重复造轮子呢？...后期我将做以下工作： 1.将CNN问句分类用于Eric，为后续对不同类别的问句做针对性回答策略做铺垫。（目前遇到的问题还是训练集不够，模型用Tensorflow已经搭好了。） 2.尝试解决语义理解。
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