该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
高清思维导图已同步Git：https://github.com/SoWhat1412/xmindfile
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 邵胖胖，江凡，笪洁琼，Aileen 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以，张量(
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/
接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf
即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人峰会”（简称CCF-GAIR）。大会现场，谷歌，DeepMind，Uber，微软等巨头的人工智能实验室负责人将莅临深圳，向我们零距离展示国外人工智能震撼人心、撬动地球的核心所在。在此之前雷锋网将网罗全国顶尖的人工智能和机器人专家和各大公司的首席科学家，同这些国际大拿同台交流。如果你不想错过这个机会，请用邮件直戳我心，lizongren@leiphone.com 针对基于深度人物识别的递归注意力模型 协同编译：陈圳、章敏、Blake 摘
对从人脑功能磁共振成像(fMRI)数据中获得的丰富的动态的时空变化特性进行建模是一项具有挑战性的任务。对大脑区域和连接水平进行分析为fMRI数据提供了更直接的生物学解释，并且到目前为止一直有助于描述大脑中的特征。在本文中作者假设，与之前研究广泛使用的预先进行的fMRI时变信息转换以及脑区之间的功能连接特征相比，直接在四维(4D)fMRI体素级别空间中进行时空特征的学习可以增强大脑表征的鉴别性。基于这个目的，作者对最近提出的结构MRI(sMRI)深度学习(DL)方法进行扩展，以额外获得时变信息和在预处理好的fMRI数据上对提出的4D深度学习模型进行训练。结果表明使用基于复杂的非线性函数的深度时空方法为学习任务生成具有鉴别性的编码，使用fMRI体素/脑区/功能连接特征对模型进行验证，发现本文方法的分类性能优于传统标准机器学习(SML)和DL方法，除了相对简单的集中趋势测量的fMRI数据的时间平均值。此外，作者探讨了不同方法识别fMRI特征的优劣，其中对于fMRI体素级别特征DL显著优于SML方法。总之作者的研究结果体现了在fMRI体素级别数据上训练的DL模型的效率和潜力，并强调了开发辅助工具的重要性，以促进对这种灵活模型的解释。本文发表在IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)
在我的上一篇文章83. 三维重建18-立体匹配14，端到端立体匹配深度学习网络之特征计算中，我为你介绍了基于深度学习的立体匹配算法的最新思想：端到端的立体匹配网络。具体来说我提到这类网络有两类形式：
该层创建了一个卷积内核。如果将该图层用作模型中的第一个图层时，需要提供关键参数input_shape(整数元组)，如input_shape=(128,128,3)对应于128×128 的RGB图片。
文章：K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions
近期GRL上发表了一篇利用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）重构云垂直结构的文章。文中使用MODIS观测资料作为输入，训练条件生成对抗网络生成2D云垂直结构，并将GANs生成的2D垂直云结构与CloudSat卫星观测进行对比，结果表明：GANs能够生成较为合理的2D垂直云结构，而且可以推断出MODIS观测到复杂多层云结构。
神经网络是由一个个层组合而成，每个层都会对输入进行添加权重，对于计算开始时间，神经网络会给出一个初始化的值，然后进行不断优化，也叫训练，每一次优化叫作一次训练过程
自动驾驶感知视觉有 2 个流派，分别是摄像头视觉和激光雷达视觉，本文分析激光雷达视觉当中经典的算法模型 VoxelNet。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
【AI100 导读】本文是《数学不好，也可以学习人工智能》系列的第四篇文章，主要内容围绕 Tensors（张量）展开。 现在的你是否已经下载好 TensorFlow 并准备好开始深度学习了呢？ 但是
‘th’模式下，为形如（samples，channels, rows，cols）的4D张量
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/，链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
这篇论文是CVPR2018年的录取论文，主要讨论了时空卷积的几种网络结构，在Action Recognition 的几个标准数据集上也取得了媲美最好方法的效果。作者是FAIR的工作人员，其中包括Du Tran(C3D)作者，Heng Wang(iDT)作者和Yann LecCun等，可谓是大牛云集。论文可以在这里下载。这里大概介绍下论文中的内容，可以看作是原论文的一个翻译。
第 2 部分的结构与第 1 部分不同；它几乎是一本书中的一本书。我们将以几章的篇幅深入探讨一个单一用例，从第 1 部分学到的基本构建模块开始，构建一个比我们迄今为止看到的更完整的项目。我们的第一次尝试将是不完整和不准确的，我们将探讨如何诊断这些问题，然后修复它们。我们还将确定我们解决方案的各种其他改进措施，实施它们，并衡量它们的影响。为了训练第 2 部分中将开发的模型，您将需要访问至少 8 GB RAM 的 GPU，以及数百 GB 的可用磁盘空间来存储训练数据。
《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》系统地讲解了深度学习的基本知识、建模过程和应用，并以深度学习在推荐系统、图像识别、自然语言处理、文字生成和时间序列中的具体应用为案例，详细介绍了从工具准备、数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验，是一本非常好的深度学习入门书。本章节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第四章Keras入门部分内容。 福利提醒：在评论区留言，分享你的Keras学习经验，评论点赞数前五名可获得本书。时间截止周五（8月11日）晚22点
在这篇文章中,我们会简要的回顾DPN网络。这是由新加坡国立大学，北京理工大学，国防科技大学和奇虎360人工智能研究所共同完成的作品。ResNet支持特征的重复使用,DenseNet支持新特征探索.而DPN结合了这两者的优点.最终,在图像分类任务中,DPN的输出结果明显优于ResNet,DenseNet,PolyNet和ResNeXt,并且在ILSVRC 2017 本地挑战赛中取得冠军.通过更好的主干网络，DPN还可以在目标检测和语义分割任务中获得目前最好的结果。DPN发表在2017的NIPS上，被引次数超过100篇。
解析：正确答案A，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。
使用二维数据构造简单卷积神经网络 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现，我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN—网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers in TensorFlow # # The layers of i
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5073427.html
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
作者：Jack Chih-Hsu Lin翻译：陈之炎校对：王紫岳 本文约4600字，建议阅读9分钟18个必须知道的PyTorch提速秘籍：工作原理和方法。 调整深度学习管道如同找到合适的齿轮组合（图片来源：Tim Mossholder） 为什么要阅读本博？ 深度学习模型的训练/推理过程涉及到多个步骤。在时间和资源受限的情况下，实验迭代速度越快，越能优化模型的预测性能。本博收集整理了些许能够最大限度提高内存效率以及最小化运行时间的PyTorch的技巧和秘籍。但为了更好地利用这些技巧，我们还需要了解它的工
Convolutional neural networks 视觉皮层、感受野，一些神经元看线，一些神经元看线的方向，一些神经元有更大的感受野，组合 底层的图案 1998年Yann LeCun等人推出了LeNet-5架构，广泛用于手写体数字识别，包含全连接层和sigmoid 激活函数，还有卷积层和池化层
这里面，编码光圈的优点是能同时获取到场景的全焦图像和相对粗糙的深度图，有了这个深度图，还可以实现像多视角成像这类功能。其缺点是由于编码光圈挡住了一部分光线，所以整体的亮度偏暗，信噪比也不够。而且由于不同物距的模糊核不一致，还需要进行提前的标定。
来源：知乎、极市平台、深度学习爱好者作者丨李慕清@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/104854615本文约5100字，建议阅读10分钟本文首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割
来源：极市平台本文共5400字，建议阅读15分钟在利用CNNs进行图像语义分割时，有一些针对网络结构的创新点，主要包括了新神经架构和新组件或层的设计。文章的后半部分则对医学图像分割领域中网络结构设计的应用进行了梳理。 本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割
虽然张量看起来是复杂的对象，但它们可以理解为向量和矩阵的集合。理解向量和矩阵对于理解张量至关重要。
作者：Xinlei Chen、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollar
上面左图是2D卷积神经网络，其输入是4行4列的矩阵，通过卷积核逐步移动实现对整个输入的卷积操作；而右图输入是图网络，其结构和连接是不规则的，无法像卷积神经网络那样实现卷积操作，由此提出图卷积网络。
神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层，以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
The Virtual Tailor: 基于人体姿态、形状和服装类型的3D服装预测
3．printf函数不会进行任何类型转换（包括隐式转换），它只是从内存中读出你所提供的元素的值（按照%d，%f等控制字符提示的格式）
上周，Geoffrey Hinton和他的团队发表了两篇论文，介绍了一种基于所谓的capsules(胶囊)的全新类型的神经网络。除此之外，该团队还发布了一种叫做“dynamic routing bet
所谓数组，是指将那些具有相同类型的、数量有限的若干个变量通过有序的方法组织起来的一种便于使用的形式。数组属于一种构造类型，其中的变量被称为数组的元素。数组元素的类型可以是基本数据类型，也可以是特殊类型和构造类型。
以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：
论文 1：Capture, Learning, and Synthesis of 3D Speaking Styles
但目前大多数的研究主要集中于第一步，以及通过肺结节诊断肺癌存在较高的假阳性率。因此，肺癌的诊断需要对每个可疑结节进行细致分析，再联合所有结节信息进行定性诊断。针对上述问题，本文提出了一个三维深度神经网络（3D deep neural network）用于解决这些问题。该网络由两部分组成：
本文旨在解决类似 ResNet [1] 这类卷积网络的模型过大，推理速度慢的问题。相比较之前的量化方法，本文提出来一个向量量化方法，其主要思想是保存网络重建之后的输出而不是原始无压缩网络的权重。本文提出的方法无需标注数据，并且使用对 CPU 推理友好的字节对齐码本。实验证明，使用本文方法可对 ResNet 模型进行20倍压缩，并在ImageNet 上获得 76.1% 的 top-1准确率。与此同时，可将 Mask R-cnn 压缩至6MB的大小并保持不错的准确率。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中，你将了解如何定义LSTM模型的输入层，以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后，你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整，并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据，并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
AI 前线导读：视频包含了图像、声音、文字等多种信息，可以表达生动、丰富的内容。随着 AI 时代的带来，互联网视频应用高速发展，视频更成为一种人人可生成的内容，数据量暴涨。如何利用机器学习将海量的视频内容充分利用起来，成为 AI 领域研究人员和企业开发应用的重要课题。本文，我们将分享爱奇艺资深科学家王涛在 AICon 上的精彩演讲，介绍爱奇艺在大规模视频分析理解方面的实践探索。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front）
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