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【深度残差收缩网络】超简单Keras代码

它的思想在于,在深度学习进行特征学习的过程中,剔除冗余信息是非常重要的;软阈值化是一种非常灵活的、删除冗余信息的方式。 恒等连接是深度残差网络的,是其优异性能的一个保障。1.png2.深度残差收缩网络深度残差收缩网络,就是对深度残差网络的残差路径进行收缩的一种网络。这里的“收缩”指的就是软阈值化。 1.png软阈值化是许多信号降噪方法的步骤,它是将接近于零(或者说绝对值低于某一阈值τ)的特征置为0,也就是将区间内的特征置为0,让其他的、距0较远的特征也朝着0进行收缩。 4))(inputs)net = residual_shrinkage_block(net, 1, 8, downsample=True)net = BatchNormalization()(net)net 4))(inputs)net = residual_block(net, 1, 8, downsample=True)net = BatchNormalization()(net)net = Activation

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注意力机制+软阈值化=深度残差收缩网络

在某种程度上,深度残差收缩网络的原理,可以理解成:通过注意力机制注意到重要的特征,通过软阈值函数将它们置为零;或者说,通过注意力机制注意到重要的特征,将它们保留下来,从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力 2.软阈值化是许多信号降噪算法的步骤软阈值化,是很多信号降噪算法的步骤,将绝对值小于某个阈值的特征删除掉,将绝对值大于这个阈值的特征朝着零的方向进行收缩。 这种方式,仅保证了阈值为正,而且会太大。而且,同的样本就有了同的阈值。 在语音识别的时候,如果在声音较为嘈杂的环境里,比如在马路边、厂车间里聊天的时候,深度残差收缩网络也许可以提高语音识别的准确率,或者给出了一种能够提高语音识别准确率的思路。 = tf.pad(identity, , , , ]) else: ch = (out_channels - in_channels)2 identity = tf.pad(identity, , ,

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    .Net Core 认证系统之基于Identity Server4 Token的JwtToken认证源码解析

    介绍JwtToken认证之前,必须要掌握.Net Core认证系统的原理,如果你还了解,请参考.Net Core 认证组件源码解析,且必须对jwt有基本的了解,如果知道,请百度.最重要的是你还需要掌握 很简单,添加了方案名称为Bearer IdentityServerAuthenticationJwt的认证方案,且处理器为JwtBearerHandler,并指定参数.如果你已经掌握.Net Core的认证组件的流程 ,那么啥都用说,直接看JwtBearerHandler干了什么,查看的认证方法HandleAuthenticateAsync,源码如下:? 检查http head头中的token是否合法,条件代码中也给出了.必须以Bearer开头等接下来,这段代码就很有趣了,如果你了解identity Server4,你肯定无法下手.? 对象? 关于PostConfigureOpetions是.Net Core配置系统里面的一类对象,这类对象会在Options执行完毕之后执行,类似ABP模块加载系统的生命周期管理,执行完Init之后执行Post

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    深度残差收缩网络详解

    在一定程度上,深度残差收缩网络的原理,可以理解为:通过注意力机制注意到重要的特征,通过软阈值函数将它们置为零;或者说,通过注意力机制注意到重要的特征,将它们保留下来,从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力 2.软阈值化是许多信号降噪算法的步骤软阈值化,是很多信号降噪算法的步骤,将绝对值小于某个阈值的特征删除掉,将绝对值大于这个阈值的特征朝着零的方向进行收缩。 这个全连接网络以Sigmoid函数为最后一层,将输出归一化到0和1之间,获得一个系数,记为α。最终的阈值可以表示为α×A。因此,阈值就是,一个0和1之间的数字×特征图的绝对值的平均。 这种方式,仅保证了阈值为正,而且会太大。而且,同的样本就有了同的阈值。 在语音识别的时候,如果在声音较为嘈杂的环境里,比如在马路边、厂车间里聊天的时候,深度残差收缩网络也许可以提高语音识别的准确率,或者给出了一种能够提高语音识别准确率的思路。

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    从Membership 到 .NET4.5 之 ASP.NET Identity

    了,别忘了先把web.config里面的连接字符串改一下,方便我们自己去查看数据库,只要设置一下数据库就可以了,创建就交给EF吧。?   Microsoft.AspNet.Identity.Core   名字就已经告诉大家了,这是ASP.NET Identity了,所以主要的功能在这里面。 上面那个包是ASP.NET Identity EF的实现,那么我们可以在这个包的基础上扩展出基于No SQL, Azure Storage 的 ASP.NET Identity实现。 通过这样一种设计,可以把具体定义和实现交给上层,但是最后的却完全由自己掌控,实现松耦合,高内聚(一我竟然说出了这么专业的解释,小脏砰砰跳呀!)。 可能Membership是.NET里面非常成功的一部份,但是这并能说它好,而是因为像这种需求的东西如果要做成类库本身就是一项比较困难的事情,因为几乎很少有一模一样的需求。

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    ASP.NET Identity入门系列教程(一) 初识Identity

    OWIN (Open Web Interface for .NET): OWIN 是一种定义 Web 服务器和应用程序组件之间的交互的规范 。 新版本有两个值得关注的方面: 为自托管提供基础结构组件。 NuGet 包ASP.NET Identity 为一个 NuGet 包进行发布,并且在 Visual Studio 2013 中为 ASP.NET MVC, Web Forms 和 Web API 图 ASP.NET Identity基本组成部分ASP.NET Identity主要包括功能模块、EntityFramework模块以及OWIN模块。 具体如下:Microsoft.AspNet.Identity.Core   库,包含Identity的主要功能。

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    深度学习故障诊断:残差收缩网络 Residual Shrinkage Networks

    部分就是下图所示的基本模块:1.png以下对部分原文进行了翻译,仅以学习为目的。 软阈值化为非线性层,嵌入到深度神经网络之中,以消除重要的特征。 然而,因为这些旋转机械在严酷的环境下,其机械传动系统可避免地会遭遇一些故障,并且会导致事故和经济损失。准确的机械传动系统故障诊断,能够用来安排维修计划、延长服役寿命和确保人身安全。 同时,对于同的样本,最优的阈值往往是同的。针对这个问题,深度残差收缩网络的阈值,是在深度网络中自动确定的,从而避免了人的操。深度残差收缩网络中,这种设置阈值的方式,在后续文中进行了介绍。 另一个优势在于,阈值是自动学习得到的,而是由专家手设置的,所以在实施通道间共享阈值的深度残差收缩网络的时候,需要信号处理领域的专业知识。

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    深度残差收缩网络:一种新的深度注意力机制算法(附代码)

    1.png1.2软阈值函数软阈值函数是大部分降噪方法的步骤。首先,我们需要设置一个正数阈值。该阈值能太大,即能大于输入数据绝对值的最大值,否则输出会全部为零。 这些噪声或者冗余信息很可能会对当前的模式识别任务造成利的影响。其次,对于任意的两个样本,它们的噪声或冗余含量经常是同的。换言之,有些样本所含的噪声或冗余要多一些,有些要少一些。 通过这种方式,深度残差收缩网络仅确保了所有阈值都为正数,而且阈值会太大(会使所有输出都为0)。 2.png2.3优势首先,软阈值函数所需要的阈值,是通过一个小型网络自动设置的,避免了人设置阈值所需要的专业知识。 = tf.pad(identity, , , , ]) else: ch = (out_channels - in_channels)2 identity = tf.pad(identity, , ,

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    【哈大版】Dynamic ReLU:Adaptively Parametric ReLU及Keras代码(调参记录16)

    本文介绍哈大团队提出的一种动态ReLU(Dynamic ReLU)激活函数,即自适应参数化ReLU激活函数,原本是应用在基于一维振动信号的故障诊断,能够让每个样本有自己独特的ReLU参数,在2019年 在调参记录15的基础上,本文将第一个残差模块的卷积数量,从16个增加到32个,同时将自适应参数化ReLU激活函数中第一个全连接层的神经元个数改成原先的116,继续测试其在Cifar10图像集上的效果。 = residual_block(net, 1, 32, downsample=False)net = residual_block(net, 1, 32, downsample=True)# net = residual_block(net, 2, 32, downsample=False)net = residual_block(net, 1, 64, downsample=True)# net =l2(1e-4))(net)net = aprelu(net)net = GlobalAveragePooling2D()(net)outputs = Dense(10, activation=softmax

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    Asp.Net 用户验证(自定义IPrincipal和IIdentity)

    我奇怪为什么使用.Net Framework已经提供的验证机制,而要和Asp时一样,自己手进行cookie+Session验证? 我们是基于.Net Framework这个平台进行编程,所以我觉得,在很多情况下,使用Framework已经建立好的机制会显著地提高效率,而且.NET Framework内置的验证机制通常也更加安全 授权(Authorization)是指“你是否有足够的权限做某件事”,此时你的身份已经被证明过了(匿名用户、会员还是管理员),授权通常与用户组或者用户级别联系起来,同的用户组拥有同的权限(访问特定页面或者执行特定操 除此以外,还有一个原因,就是.Net验证机制的IPrincipal和Identity提供的信息用户信息太少了,当在页面后置代码中使用继承来的User属性(IPrincipal类型)时,它的Identity 接下来我们创建一个强类型DataSet为我们的数据访问层,因为我发现使用强类型DataSet数据访问是最快的,基本需要编写一行代码,在App_Code中添加一个AuthDataSet数据集文件,然后将

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    Visual Studio 2013 Web开发

    你仍然可以在VS2013中制开发ASP.NET 2应用程序。你可以用你自己的视图引擎,你自己的ORM,你自己的特性,你自己的构架,你自己的组件。 这个功能非常错,可以设置设置多个浏览器为你的默认浏览器。用浏览方式对话框选择IE和Chrome为我的默认浏览器(按住Ctrl健多选浏览方式)。?现在,按Ctrl-F5打开两个浏览器:? 将鼠标悬停在具栏上的浏览器链接按钮上:? 如果您的应用需要,这些信息可以使用在同的存储机制,如SharePoint,Azure表服务,没有SQL数据库的情况等,它还可以为同的存储供应商提供支持。 ASP.NET Web API现在完全支持OWIN(Open Web Interface for .NET),并且可运于任何兼容于OWIN的主机(Host)。

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    .Net Core 认证组件之Cookie认证组件解析源码

    引入认证组件之后,通过扩展的方式引入Cookie认证,微软采用链式编程,很优雅.Net Core的一大特点.? 注入Cookie认证方案,指定Cookie认证参数,并指定Cookie认证处理器,先介绍参数,看看处理器干了什么.?Cookie的认证方法,第一步如下:??? 一些必须的防重复执行操,没截图,也介绍了,安全,只贴代码.第一步,就是去读取客户端存在的cookie信息.?? 多说,一样.你也可以进行持久化操,或者修改参数最后? 写http头,没啥东西.并进行日志记录操. ok,登陆的流程到这里介绍,跑下demo?? 授权组件,看看他是如何和认证组件协同的.包括如何集成id4、identity、jwtbear完成一整套前端分离架构(且对移动端友好)的认证中的构建.

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    概念一览

    上面这张图中包含了Orleans中的几个概念:GrainSiloOrleans ClusterOrleans Client从这张图,我们应该能理清他们之间的关系。 简单来说:Grain是一个可寻址的隔离的.NET对象实例。分解来看:Grain是一个对象实例:也就是说其是具体的某个Grain Type的一个内存实例。 隔离的:是指Grain自身的状态和行为受外界干预。可寻址:并是指new一个对象返回的内存引用。如果是在单机环境,通过内存引用还可以进行直接访问。 Grain Identity在面向对象编程中使用new创建对象时,获取的引用可以表示其标识的实例所有方面。但在分布式系统中,对象引用能表示实例标识,因为引用通常仅限于单个地址空间。 Silo的宿主:Orleans ServerSilo本质上是一个进程单元,是需要运行在操系统之上的,因为.NET Core的跨平台特性,所以可以运行在Windows、Linux或Mac系统中,当然也可以运行在相应的容器中

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    概念一览

    上面这张图中包含了Orleans中的几个概念:GrainSiloOrleans ClusterOrleans Client从这张图,我们应该能理清他们之间的关系。 简单来说:Grain是一个可寻址的隔离的.NET对象实例。分解来看:Grain是一个对象实例:也就是说其是具体的某个Grain Type的一个内存实例。 隔离的:是指Grain自身的状态和行为受外界干预。可寻址:并是指new一个对象返回的内存引用。如果是在单机环境,通过内存引用还可以进行直接访问。 Grain Identity在面向对象编程中使用new创建对象时,获取的引用可以表示其标识的实例所有方面。但在分布式系统中,对象引用能表示实例标识,因为引用通常仅限于单个地址空间。 Silo的宿主:Orleans ServerSilo本质上是一个进程单元,是需要运行在操系统之上的,因为.NET Core的跨平台特性,所以可以运行在Windows、Linux或Mac系统中,当然也可以运行在相应的容器中

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    深度残差收缩网络:从删除冗余特征的灵活度进行探讨

    比如说,将偏置b和ReLU为一个整体的话,函数形式就变成了max(x+b,0)或者ReLU(x+b)。当偏置b为正数的时候,特征x会沿y轴向上平移,然后再将负特征置为0。 也就是,在现有的这些特征的的范围内(考虑无穷的情况,一般我们采集的数据会有无穷),将低于某个值的特征全置为0,或者将高于某个值的特征全置为0。 4.注意力机制的加持更重要地,残差收缩网络采用了注意力机制(类似于Squeeze-and-Excitation Network)自动设置阈值,避免了人设置阈值的麻烦。 (人设置阈值一直是一个大麻烦,而残差收缩网络用注意力机制解决了这个大麻烦)。 在注意力机制中,残差收缩网络采用了特殊的网络结构,保障了阈值仅为正数,而且会太大。 = tf.pad(identity, , , , ]) else: ch = (out_channels - in_channels)2 identity = tf.pad(identity, , ,

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    残差收缩网络:一种深度学习故障诊断算法

    比如说,将偏置b和ReLU为一个整体的话,函数形式就变成了max(x+b,0)或者ReLU(x+b)。当偏置b为正数的时候,特征x会沿y轴向上平移,然后再将负特征置为0。 也就是,在现有的这些特征的的范围内(考虑无穷的情况,一般我们采集的数据会有无穷),将低于某个值的特征全置为0,或者将高于某个值的特征全置为0。 4.注意力机制的加持更重要地,残差收缩网络采用了注意力机制(类似于Squeeze-and-Excitation Network)自动设置阈值,避免了人设置阈值的麻烦。 (人设置阈值一直是一个大麻烦,而残差收缩网络用注意力机制解决了这个大麻烦)。 在注意力机制中,残差收缩网络采用了特殊的网络结构,保障了阈值仅为正数,而且会太大。 = tf.pad(identity, , , , ]) else: ch = (out_channels - in_channels)2 identity = tf.pad(identity, , ,

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    win10 uwp 使用 Microsoft.Graph 发送邮件 注册应用创建 UWP 程序安装 nuget 包添加访问权限发送邮件

    实战(1)——Identity 初次体验 - .Net Core 微服务 - .Net Core 开源微服务 套件 具包 CSharpKitASP.NET Core Identity Hands On (2)——注册、登录、Claim - .Net Core 微服务 - .Net Core 开源微服务 套件 具包 CSharpKitOAuth2授权 - .Net Core 微服务 - .Net Core 开源微服务 套件 具包 CSharpKit教你实践ASP.NET Core Authorization - .Net Core 微服务 - .Net Core 开源微服务 套件 具包 CSharpKitASP.NET Core 之 Identity 入门(一) - .Net Core 微服务 - .Net Core 开源微服务 套件 具包 CSharpKitASP.NET Core 之 Identity 入门(二 欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名林德熙(包含链接: https:lindexi.gitee.io ),得用于商业目的,基于本文修改后的品务必以相同的许可发布。

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    TFLearn快速搭建深度残差收缩网络

    为一种新颖的深度学习算法,深度残差收缩网络实际上是深度残差网络的升级版本,能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 timg.jpg深度残差收缩网络其实是一种通用的方法,仅可以用于含噪数据,也可以用于含噪声的情况。这是因为,深度残差收缩网络中的阈值是根据样本情况自适应确定的。 换言之,如果样本中含冗余信息、需要软阈值化,那么阈值可以被训练得非常接近于零,从而软阈值化就相当于存在了。最后,堆叠一定数量的基本模块,就得到了完整的网络结构。 = tf.pad(identity, , , , ]) else: ch = (out_channels - in_channels)2 identity = tf.pad(identity, , , 准确率如下表所示(每次运行结果会有些波动),可以看到,即使是对于含噪声的数据,深度残差收缩网络的结果也是错的:timg.jpg参考文献:M. Zhao, S. Zhong, X.

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    Identity Server4学习系列一

    一、前言今天开始学习Identity Server4,顺便了解下.Net Core,以便于完善技术栈,最主要的是要跟上.Net的发展潮流,顺便帮助各位整理下官方文档,加上一些我自己对他的理解.这是官方文档的地址二 WebApi部署到同的站点上,然后各个站点之间进行通信,如果有必要可以进行分布式部署,用Nginx进行负载均衡.这个时候,也必须考虑站点的安全性,因为能让你的业务信任外界任何的调用.所以,WebApi 接着通过OpenIDConnect协议与客户端进行对话(向请求头中添加一些必要信息,并进行数据加密等操),发放Identity Token,如果用户需要访问Api资源,那么去申请Access Token ,通过将你的访问令牌(并遵循通OAuth2.0协议,向请求中添加一些必要信息,并进行数据加加密等操))的同时将你的令牌转发给Api,通过那么就可以正常访问Api。 4、Identity Server4能干的事当然Indentity能干的事只是在遵循安全协议的情况下,发送安全令牌这么简单(当然也简单!).

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    MVC5 - ASP.NET Identity登录原理 - Claims-based认证和OWIN

    同时我们还会介绍OWIN (Open Web Interface for .NET) 它主要定义了Web Server 和Web Application之间的一些行为,然后实现这两个组件的解耦(当然远止这么点东西 到这里,我想算是把登录代码的第二句话讲完了,讲清楚了,那么我们来看看第三句话,也就是最后一句,其实它才是登录的,第二句只是创建了一个ClaimsIdentity的对象。 即使现在,在web.config添加自己定义的http module 也是一件能让人开的事情,反正我一想到那个很长的类名以及程序集名就够蛋疼的。   越来越发现.NET的强大,在开源社区的断贡献下.NET也逐渐开始绽放出新的生命力。后面还会继续Owin的学习,有兴趣的朋友可以继续关注! 还是我一直强调的,虽然ASP.NET Identity登录只有三行代码,但是背后却隐藏的如此之深,如果你怀着一颗好奇以及好学的,你永远知道背后有多么美丽的故事。

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