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卷积神经网络2.2经典网络

Computer Science, 2014. 2.2 经典网络 LeNet-5 LeNet 针对的是单通道的灰度图像 原始图像为 的单通道灰度图像 第一层使用的是 个 的卷积核,步长为 1, 紧接着是一个具有 120 个节点的全连接层 FC1,其和上一层的高级特征图中的 400 个节点进行全连接,而后是全连接层 FC2,有 84 个神经元,最后输出神经元相连接得到模型最终的输出。 各网络层之间存在连接,每个卷积核的信道数和其输入的信道数相同。 讨论 AlexNet 网络比 LeNet-5 网络要大的多,LeNet-5 网络大约有 6 万个参数,AlexNet 网络包含约 6000 万个参数。这使得其能识别更多的特征。 具体网络结构如下图所示: ? 讨论 VGG-16 指的是这个网络包含 16 个卷积层和全连接层,总共包含 1.38 亿个参数。虽然网络较大,参数量多,但是结构并不复杂。网络结构十分规整。

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树莓派windows等专用网络(openV**)使用记事

前言 有时候有需要使用专用网络的需求,让一些资源只能在该专用网络下访问,所以需要使用V**服务。 在V**服务搭建过程中,出现了位置的问题。 虽然按照: https://blog.51cto.com/5001660/2177407 搭建了网络,创建了账号,但是未能登录成功。

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    图像处理经典网络

    由于池化窗⼝步幅形状相同,池化窗⼝在输⼊上每次滑动所覆盖的区域互不重叠。 卷积层块的输出形状为 (批量⼤⼩,通道,⾼,宽)。 AlexNet AlexNet LeNet 的设计理念⾮常相似,但也有显著的区别。 对于给定的感受野(输出有关的输⼊图⽚的局部⼤⼩),采⽤堆积的⼩卷积核优于采⽤⼤的卷积核,因为可以增加⽹络深度来保证学习更复杂的模式,⽽且代价还⽐较⼩(参数更少)。 4 条线路都使⽤了合适的填充来使输⼊输出的⾼和宽⼀致。最后我们将每条线路的输出在通道维上连结,并输⼊接下来的层中去。 这样的设计要求两个卷积层的输出输⼊形状⼀样,从⽽可以相加。 如果想改变通道数,就需要引⼊⼀个额外的 卷积层来将输⼊变换成需要的形状后再做相加运算。

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    MPLS 虚拟专用网络 Hub and Spoke实验

    MPLS VPN Hub and Spoke实验 实验拓扑 实验要求 1.R6R7通信需要经过R1,不可以直通 2.HUB-CE,SPOKE-CE在同一个AS(allow -as-loop的合理使用 ) 3.各个PECE之间均为EBGP关系(也可以做IBGP,OSPF) 配置 1.R2,3,4,5配置路由,并启用ospf 2.PE之间配置MP-BGP邻居关系 (减少IBGP邻居的建立使用 RR 反射器,其中R2充当反射器最为合适) 3.R2,3,4,5启用MPLS 3.SPOKE-PE配置VPN实例,并进入接口进行绑定 4.HUB-PE上配置只进的VPN实例,和只出的VPN实例 5.配置PECE

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    经典分类网络结构

    学习目标 目标 知道LeNet-5网络结构 了解经典的分类网络结构 知道一些常见的卷机网络结构的优化 知道NIN中1x1卷积原理以及作用 知道Inception的作用 了解卷积神经网络学习过程内容 应用 无 下面我们主要以一些常见的网络结构去解析,并介绍大部分的网络的特点。 ,其实去了解设计网络最好的办法就是去研究现有的网络结构或者论文。 ,称为“网络中的网络”(NIN),增强接受域内局部贴片的模型判别能力。 我们甚至可以把这几个FIlter可以看成就是一个简单的神经元结构,每个神经元参数数量前面的通道数量相等。

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    问答《网络关键设备和网络安全专用产品安全认证》

    去年6月国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家认监委关于发布《网络关键设备和网络安全专用产品目录(第一批)》的公告,明确了网络关键设备和网络安全专业产品目录,这里的产品必须满足国家强制性标准要求 产品目录: 设备或产品类别范围网络关键设备1. 路由器整系统吞吐量(双向)≥12Tbps整系统路由表容量≥55万条2. 交换机整系统吞吐量(双向)≥30Tbps整系统包转发率≥10Gpps3. 可编程逻辑控制器(PLC设备)控制器指令执行时间≤0.08微秒网络安全专用产品5. 数据备份一体机备份容量≥20T备份速度≥60MBs备份时间间隔≤1小时6. 安全隔离信息交换产品(网闸)吞吐量≥1Gbps系统延时≤5ms11. 反垃圾邮件产品连接处理速率(连接秒)>100平均延迟时间

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    深度学习: CNN经典网络模型

    年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015 当今主流

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    网络经典命令行

    :   ARP -s 192.168.10.59 00 -50-ff-6c-08-75   解除网卡的IPMAC地址的绑定:   arp -d 网卡IP 8.在网络邻居上隐藏你的计算机 计算机上安装的每一个以太网或令牌环网络适配器都有自己单独的表。如果在没有参数的情况下使用,则 arp 命令将显示帮助信息。    -g [InetAddr] [-N IfaceAddr]    -a 相同。    只有当网际协议 (TCP/IP) 协议在 网络连接中安装为网络适配器属性的组件时,该命令才可用。    /interactive   对于在运行 command 时登录的用户,允许 command 该用户的桌面进行交互。

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    经典的全连接前馈神经网络BP

    讨论:线性模型广义线性模型 对于部分数据来说,其本身就是稀疏,可以通过线性模型直接优化求解,但是实际生活中大多数数据都是不稀疏,并且不可以通过简单的线性模型直接求解可得,但是此类数据在其他域可以稀疏表示 另外,神经元可看作一个计算存储单元,计算是神经元对其输入进行计算功能,存储是神经元会暂存计算结果,并传递到下一层。 神经元模型不同的是,感知器中的权值是通过训练得到,因此,根据以前的知识我们知道,感知器类似一个逻辑回归模型,可以做线性分类任务,但只能简单的线性分类任务。 3、多层和深度学习网络 每日一学——神经网络(上) 每日一学——神经网络(下) 每日一学——卷积神经网络 现在开始讲解前馈神经网络,首先还是从经典的全链接bp算法开始。 如果所有参数都用相同的值作为初始值,那么所有隐藏层单元最终会得到输入值有关的、相同的函数。随机初始化的目的是使对称失效。 也就是说,对于所有 ? , ? 都会取相同的值,那么对于任何输入 ?

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    专用5G网络的7种部署方案

    优点:企业内部有独立的5G网络全套设备。 隐私和安全性:专用网络公用网络物理隔离,提供完整的数据安全性(从专用网络设备产生的数据流量,专用网络设备的订阅信息和操作信息,仅在企业内部存储和管理。 case 4一样,对于企业来说,将运营和订阅信息存储在移动运营商的网络上而不是公司的专用网络上,这让企业感到不安。 但是,企业关注的是安全方面(从专用网络终端生成的数据流量,专用网络设备的订阅信息和操作信息)和网络延迟(专用5G设备MEC应用程序服务器之间,以及专用5G设备内网/局域网设备之间)。 case 5相比,专用网络流量不会传输到移动运营商的网络,因此专用网络数据流量的安全性也case 3和4一样明确。 case 6相同,但区别在于仅部署了企业中的RU/DU,并且CU放置在移动网络的边缘云中,专用网络流量是从F1接口本地断开,而不是从N3接口。

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    经典网络(Yolo)再现,全内容跟踪

    关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 经典网络(Yolo) 今天接着上一篇的内容继续 注:推荐精彩文章 深度学习的昨天、今天和明天 人脸检测识别的趋势和分析 人脸检测识别技术(怎么去创新?) ---- 今天首先给大家带来“YOLO”! 也被上一篇“Faith”读者说对了,在此也感谢大家的关注阅读,O(∩_∩)O谢谢 YOLO 看到这个封面,相信很多很多都阅读过,其实这是一篇“基于回归方法的深度学习目标检测算法”的经典之作,如果兴趣的您 相比于之前介绍的几个网络,明显高于之前说的几个简单目标检测网络。下面来一个YOLO V2的宣传片!有兴趣的您,可以自己去做一个模型玩一玩,其实过程很不错! (“计算机视觉战队”微信平台的人脸检测识别技术(怎么去创新?)也有简单的Demo。) 回归正题,开始说内部的内容!

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    经典网络模型总结之AlexNet篇

    之前基本把卷积神经网络的内容过了一遍,还差一点就是网络层的介绍,后来我想了一下,不如和经典的卷积神经网络放在一起,因为这些经典网络,因为应用了一些比较好的思想而取得state-of-the-art(当前最好 就是第一个卷积核起始的位置下一个卷积起始的位置相隔4个像素点,挺好理解的,理解不了,可以自己画个图。 神经网络之所以在深度学习之前没有发展起来的一个重要原因就是很容易过拟合,而Dropout是一种避免过拟合的神器! 既然神经元断开了,那么就意味着网络的weights不再更新。然后按照断开之后的神经元的链接方式继续向前传播,利用输出的损失反向传播来更新参数。 图2: Dropout(来源网络) 2.

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    经典卷积网络之AlexNet

    原文:《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文,这个已经很老的文章了,分类领域应用CNN的经典文章 AlexNet 咋一看像是两个网络,实际上并不是这样,文章中是用两个GPU来训练的,所以华城这样了,实际上就是一系列卷积池化和全连接层构成的,具体的网络结构列表: ? 首先我们先不使用ImageNet来进行训练,只是测试其前馈和反馈的耗时,我们使用tf.randon_normal来随机生成一些图像数据, 然后使用前面的inference和FC函数来构建整个AlexNet网络

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    SDN网络传统网络对比

    SDN相比传统网络具有很多优点,比如控制转发分离,这种思想打破了传统设备供应商的绑定,提高了新业务的部署速度,可以从整个网络层面对流量进行优化等等。 设备提供商就相当于不同的国家,现实中一样,法律为了适应时代的发展也在不断的修订补充,而各个国家基于自己利益的考虑,不断抢占对自己更有利的山头,想尽办法规避其他国家主导的法律对自己的约束,传统网络就在博弈中不断前进 SDN网络唯一标准化的是控制器转发器的通信接口,就是OpenFlow,不是传统意义上的网络控制协议,只是一个接口,控制器和转发器按接口实现即可,至于控制器要如何控制,转发器要如何转发,都是一片空白。 三、从ping的流程看传统网络SDN网络: 1.传统网络 如上图拓扑,网络中间有三台设备构成基础网络,两个客户端属于不同的网络,两个客户端要互访 基础网络构建步骤如下: 1)由于客户端处于不同网段 在上面的例子中,所实现的控制器通常的不同,由于仅存在两台主机,因此对于三层报文,没有通过匹配IP的方式进行转发,ARP的应答也并不是应答的网关mac,而是直接将目的主机的mac进行了应答,因此,虽然是三层互通

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    卷积神经网络学习路线(六)| 经典网络回顾之LeNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的经典CNN网络。 前言 这是卷积神经网络学习路线的第六篇文章,前面五篇文章从细节,超参数调节,网络解释性方面阐述了卷积神经网络。 从这篇文章开始,卷积神经网络学习路线就开始代领大家一起探索从1998年到2019年的20多种经典网络,体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。本节就带大家来探索一下LeNet。 这个网络也是近20年来大量神经网络架构的起源。 网络结构 LeNet-5是LeNet系列最新的卷积神经网络,设计用于识别机器打印的字符,LeNet-5的网络结构如下图所示。 ?

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    卷积神经网络学习路线(七)| 经典网络回顾之AlexNet

    开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率,我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍,同时穿插一些其他的经典CNN网络。 前言 这是卷积神经网络学习路线的第七篇文章,主要回顾一下经典网络中的AlexNet。 背景 在卷积神经网络学习路线(六)中讲到了LeNet是第一个真正意义上的卷积神经网络,然后发明者Lecun也被称为卷积神经网络之父。 可能更多好处是加速了网络收敛。 后记 这是卷积神经网络学习路线的第七篇文章,介绍了经典网络中的AlexNet,希望对大家有帮助。 卷积神经网络学习路线(五)| 卷积神经网络参数设置,提高泛化能力? 卷积神经网络学习路线(六)| 经典网络回顾之LeNet ----

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    经典网络模型总结之GoogLeNet篇

    **************分割线************** 前面介绍了Alexnet,比较经典的模型,还差好几个,但是我这些理解的也不深,最关键的是有很多人比我讲的好。囧。 GoogLeNet告诉我们,卷积神经网络没有最深,只有更深。因为理论上来说,越深的网络可以学习到的特征越多,这样就有利于分类。插一张神图,哈哈哈。 ? Inception结构在Pooling之前还加了Relu激活函数,这个可以提高网络的非线性。 做了这么多工作其实主要就是为了在增加模型深度的前提下,尽量减小模型的计算量,也就是说,你不能一味的追求网络的深度而不考虑内存,GPU的限制吧! GoogLeNet的训练时间在普通的GPU上仅用了一周的时间,这里大概可以体会一下GoogLeNet的牛逼的地方,不要觉得一周的时间很久,像这么深的网络结构,能做到一周很不错了。

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    Pytorch-经典卷积网络介绍(上)

    本节介绍一些经典的卷积神经网络。 在近几年,计算机视觉学习发生了翻天覆地的变化, ? y轴是错误率。由图看出在较早期的拘役2⁓4层神经网络结构的shallow错误率高达25.8%和28.2%。 而后在alexnet出现后,一下子将错误率降到了16.4%、而后具有19层结构的VGG网络和22层的GoogleNet进一步将错误率降到了7.3%和6.7%。 下面我们将依次介绍各个版本的卷积神经网络。 首先介绍LeNet-5. ? AlexNet共计8层结构,比当时普遍存在的3至4层神经网络结构更深。 当时碍于硬件限制,是在2块3GB内存的GTX 580显卡上运行。5个卷积层更有利于提取特征结构。

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    经典卷积网络之GooleInceptionNet

    网络结构简介 GooleInceptionNet首次出现是在2014年的ILSVRC的比赛中,当时是第一名,最大的特点就是控制计算量的同时获得了比较好的分类性能--top-5错误率为6.67%。 Inception V1中指出,这种结构可以有效增加网络的深度和宽度,提升准确率且不至于过拟合。 人的神经元的连接是比较稀疏的,所以研究者认为大型神经网络的合理连接方式也应该是稀疏的。 尤其是对于非常大型,非常深的神经网络来说更是如此,Inception Net的主要目标就是找到最优的稀疏结构单元(Inception Module)。 ,同时收敛后的分类准确率也可提高,BN层用于神经网络的某层时,会对每一个MINI-batch数据内部进行标准化,使输出规范化到N(0,1)的正太分布,减少了内部神经元分布的改变,BN的论文指出,传统的深度神经网络在训练的时候 有35-35,17-17,8-8三种不同的结构(输入尺寸),这些结构只在网络的后部出现,前部分还是普通的卷积层,而且其还在分支中使用了分支。如下图。 ?

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