前言 今天主要通过两篇论文介绍如何将 CNN 应用在传统的结构化数据预测任务中，尽量以精简的语言说明主要问题，并提供代码实现和运行 demo ，细节问题请参阅论文。...基于点击率预测任务和自然语言处理中一些任务的相似性(大规模稀疏特征)， NLP 的一些方法和 CTR 预测任务的方法其实也是可以互通的。...表示的每次对连续的width个特征进行卷积运算，之后使用一个Flexible pooling机制进行池化操作进行特征聚合和压缩表示，堆叠若干层后将得到特征矩阵作为 MLP 的输入，得到最终的预测结果。...稀疏连接 每一层的输出只依赖于前一层一小部分的输入 在 NLP 任务中由于语句天然存在前后依赖关系，所以使用 CNN 能获得一定的特征表达，那么在 CTR 任务中使用 CNN 能获得特征提取的功能吗？...2个： 使用重组层进行特征生成缓解了 CCPM 中 CNN 无法有效捕获全局组合特征的问题 FGCNN 作为一种特征生成方法，可以和任意模型进行组合 模型结构 分组嵌入 由于原始特征既要作为后续模型的输入
LIME：我可以解释任何一个分类模型的预测结果 ? image-20210630115214018 论文标题：“Why Should I Trust You?”...主要贡献： 提出了一种技术手段，可以为任意的分类模型提供预测结果的解释。 背景： 在模型被用户使用前，用户都会十分关心模型是否真的值得信赖。...因此，我们需要能够对模型的预测进行解释，从而帮助我们来判断模型是否可靠。 何谓“解释一个预测结果”，作者的定义是：通过文本的或者视觉的方式来呈现样本的具体组成部分跟模型预测结果之间的关系。...然后，最终的L可以就设计成一个带权重的最小二乘损失： 注意?，这里的z'是转化后的数据，z是原始数据。即g的输入是转换后的可解释的数据表示，它要逼近的目标是原始模型在原始数据上的输出。...LIME流程图 重点注意： 这里g和f使用的训练数据是不同的，但我们希望他们的输出结果是逼近的。 我们是针对一个样本进行解释，即给定一个样本，解释为什么模型这样预测。 先“转换”，再“转换回来”。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
一个深度学习文档分享一下，很简单，但思路不错，在个人项目上也可以按照需求变化数据集来实现CNN回归计算。...标准化数据的常用方法包括重新标定数据，使其范围变为[0,1]或使其均值为0，标准差为1。 标准化以下数据: 1、输入数据。在将预测器输入到网络之前对数据进行规范化。 2、层输出。...使用批处理规范化层对每个卷积和完全连接层的输出进行规范化。 3、响应。如果使用批处理规范化层对网络末端的层输出进行规范化，则在开始训练时对网络的预测进行规范化。...输入的图像大小为28×28×1。创建与训练图像大小相同的图像输入层。 %% 网络的中间层定义了网络的核心架构，大部分计算和学习都在这个架构中进行。 %% 最后一层定义输出数据的大小和类型。...计算此阈值范围内的预测值的百分比。
在上一篇的结尾提到了神经网络的预测函数predict()，说道predict调用了forward函数并进行了输出的解析，输出我们看起来比较方便的值。...神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别，显然应该是循环调用实现的。...代码中是调用opencv的函数来寻找矩阵中最大值的位置。 输入的组织方式和读取方法 既然说到了输出的组织方式，那就顺便也提一下输入的组织方式。生成神经网络的时候，每一层都是用一个单列矩阵来表示的。...默认从第0列开始读取，只是上面函数的简单封装： 至此其实已经可以开始实践，训练神经网络识别手写数字了。只有一部分还没有提到，那就是模型的保存和加载。...下一篇将会讲模型的save和load，然后就可以实际开始进行例子的训练了。等不及的小伙伴可以直接去github下载完整的程序开始跑了。 源码链接 回复“神经网络”获取神经网络源码的Github链接。
LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对每个参数我都会从这两个方面来进行具体解释。...2 Inputs 关于LSTM的输入，官方文档给出的定义为： 可以看到，输入由两部分组成：input、(初始的隐状态h_0，初始的单元状态c_0)。...batch_size：一次性输入LSTM中的样本个数。在文本处理中，可以一次性输入很多个句子；在时间序列预测中，也可以一次性输入很多条数据。 input_size：见前文。...3 Outputs 关于LSTM的输出，官方文档给出的定义为： 可以看到，输出也由两部分组成：otput、(隐状态h_n，单元状态c_n)。...因此，我们根据前24个时刻的负荷+下一时刻的气象数据来预测下一时刻的负荷。
图片Redis使用事件驱动模型来实现高性能和并发处理能力。事件驱动模型基于异步I/O机制，它的核心组件有事件循环、事件驱动器和事件处理器。...使用事件驱动模型可以提高性能和并发处理能力的原因如下：高效的I/O管理：事件驱动模型使用底层的I/O多路复用技术，可以同时监听和处理多个事件源，避免了传统线程/进程模型中频繁创建、销毁线程/进程的开销，...Redis利用文件事件处理客户端连接的输入输出的流程如下：Redis启动后，创建一个事件循环（event loop）用于监听文件事件。...当处理函数执行完毕后，如果需要返回结果给客户端，则将结果写入输出缓冲区。Redis事件循环监听到可写事件时，将通知操作系统将输出缓冲区的数据发送给客户端。...通过利用文件事件处理客户端连接的输入输出，Redis能够实现高效的事件驱动模型，提供高吞吐量和低延迟的性能。同时，Redis使用单线程的方式处理所有的请求和事件，避免了多线程的竞争和同步开销。
要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。 ?...在这个 CNN 中： 有一个输出路径 作用是为图像中的对象生成类别 另一个输出路径的作用是生成该对象的边界框坐标 在这个示例中，假设输入图像不仅具有相关的真实标签而且具有真实的边界框。...我们经常讨论的是模型的误差是否很小 而不是模型是否准确 可以使用几种不同的损失函数： 最简单的是 L1 损失 它衡量的是预测输出（称为 p）和目标 (t)之间元素级别的差异 假设我们仅预测一个点...为了预测边界框，我们训练模型将图像作为输入和输出坐标值：（x，y，w，h）。这种模型可以扩展到任何具有坐标值作为输出的问题！一个这样的例子是 人体姿势估计 。 ?...把这些应用到这些图片之后，可以看到任何一个矩形区域是如何被压缩成一个更小的正方形的。 可以在下面看到从输入图像到区域到缩小，最大化池化区域的完整过程: ? ? ? ? ?
通常，QSAR 数据集仅包含数百个分子，SMILES 嵌入可以通过开发更好的特征来改进模型。 单独获得SMILES嵌入的一种方法是使用经典的自动编码器方法，其中输入与输出相同。...从最后一层到输入层的相关性传播允许评估特定输入特征的贡献，以便为整个训练集选择最相关的特征或解释单个神经网络预测。作者应用LRP方法来解释单个结果，检查模型获得结果的原因。...每一行包含一对由“> >”分隔的非标准(左)和标准(右)。一行两边是相同的SMILES的，用红色方框强调。 模型输入 Seq2Seq模型使用one-hot编码向量作为输入。...Sml2canSml CDDD可用作任何传统机器学习方法的描述符，而Transformer-CNN需要卷积神经网络来处理可变长度输出，并将其与所分析的特性相关联。...与Sml2canSml编码器相反，作者用来自ChEMBL的非常不同的分子训练了Transformer-CNN，因此开发的模型可以应用于任何可以由RDKiT处理的分子。
事实证明它非常有效，它是涉及将图像数据作为输入的任何类型的预测问题的首选方法。...尝试使用CNN： 文本数据 时间序列数据 序列输入数据 何时使用递归神经网络？ 递归神经网络（RNN）被设计用于处理序列预测问题。序列预测问题有多种形式，最好用支持的输入和输出类型来描述。...序列预测问题的一些例子包括： 一对多：从作为输入的观察映射到具有多步的作为输出的序列。 多对一：多步序列作为输入映射到类或数量的预测。 多对多：多步序列作为输入映射到具有多步的作为输出的序列。...也许最有趣的工作来自将不同类型的网络混合在一起成为混合的模型。 例如，思考一下，有这一样一个模型，它使用一堆层，输入端为CNN，中间为LSTM，输出端为MLP。...这样的模型可以读取图像输入序列(如视频)，并生成预测。这称为CNN LSTM架构。
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...Transformer中的self-attention是无参数化的，从attention层输入，到输出加权后的向量表示，不需要任何的参数/权重，因此self-attention自然可以处理长度变化的输入...所以，所有的参数，都跟序列的长度n没有任何关系，只要模型参数学好了，我们改变序列长度n也照样可以跑通。...在预测时，如果我们想进行批量预测，那也是必须通过padding来补齐，而如果是单条的预测，我们则可以使用各种长度。 三、若模型不可处理大小变化的输入，那如何训练与预测？...其他的办法，就是改造模型结构了，例如SSP，FCNN都是对经典CNN的改造。 预测时，在这种情况下，我们也只能使用统一的输入大小，不管是单条还是批量预测。
例如，可以使用分子特性预测药物毒性，因为预测可以从一些复杂的独立输入特征组合中得出。b | 卷积神经网络（CNN）使用在输入层上移动的滤波器，并用于计算下一层的值。...c | 循环神经网络（RNN）使用相同的学习参数处理序列输入的每一部分，为每个输入给出输出和更新的隐藏状态。隐藏状态用于传递有关序列前部分的信息。...在这个例子中，预测转录因子在DNA序列中每个碱基的结合概率。图中RNN被展开以显示如何使用相同的层生成每个输出；这不应与为每个输出使用不同的层混淆。...也不能保证该模型在新的数据上给出准确的预测。 人工神经元是所有神经网络模型的基石。人工神经元只是一个数学函数，它以特定的方式将输入映射（转换）为输出。...它们还可以用于生成整个序列的表示，该序列被传递到网络的后续层以生成输出。这是有用的，因为任何长度的序列都可以转换为固定大小的表示，并输入到多层感知器。
事实证明它非常有效，它是涉及将图像数据作为输入的任何类型的预测问题的首选方法。...这允许模型在数据中的变体结构中学习位置和比例，这在处理图像时很重要。 使用CNN： 图像数据 分类预测问题 回归预测问题 总而言之，CNN适合与具有空间关系的数据一起工作。...尝试使用CNN： 文本数据 时间序列数据 序列输入数据 何时使用递归神经网络？ 递归神经网络（RNN）被设计用于处理序列预测问题。序列预测问题有多种形式，最好用支持的输入和输出类型来描述。...也许最有趣的工作来自将不同类型的网络混合在一起成为混合的模型。 例如，思考一下，有这一样一个模型，它使用一堆层，输入端为CNN，中间为LSTM，输出端为MLP。...这样的模型可以读取图像输入序列(如视频)，并生成预测。这称为CNN LSTM架构。
深入研究DNN，CNN和RNNDropout方法 进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩 ? 动机 在（深度）机器学习中训练模型时的主要挑战之一是协同适应。这意味着神经元彼此非常依赖。...它们彼此之间影响很大，并且在输入方面不够独立。找到某些神经元具有比其他神经元重要的预测能力的情况也是很常见的。换句话说，我们的输出可能会过度依赖一个神经元。...论文建议在输入层上的丢失概率p = 0.2，在隐藏层上的概率p = 0.5。显然，我们对作为预测的输出层感兴趣。因此，我们不会在输出层上应用缺失。 ?...Dropout方法还可以提供模型不确定性的指标。 对于相同的输入，遇到缺失的模型在每次迭代中将具有不同的体系结构。这导致输出差异。如果网络相当笼统，并且共同适应受到限制，那么预测将分布在整个模型中。...这会导致在每次迭代中使用相同输入的情况下输出的方差较小。研究此方差可以给出可以分配给模型的置信度的概念。这可以通过Y. Gal和Z. Ghahramani方法看到。
在统计学和机器学习领域，集成方法（ensemble method）使用多种学习算法以获得更好的预测性能（相比单独使用其中任何一种算法）。...堆叠涉及训练一个学习算法结合多种其它学习算法的预测 [1]。对于这个示例，我将使用堆叠的最简单的一种形式，其中涉及对集成的模型输出取平均值。...，定义单个用于所有模型的输入层是合理的。...重要事项：不要对最后的 Conv2D(10，(1，1)) 层的输出直接应用激活函数，因为这个层的输出需要先输入 GlobalAveragePooling2D()。...集成模型的定义是很直接的。它使用了所有模型共享的输入层。在顶部的层中，该集成通过使用 Average() 合并层计算三个模型输出的平均值。 不出所料，相比于任何单一模型，集成有着更低的误差率。
给定一个固定的学习对象查询的小集合，DETR会考虑目标对象与全局图像上下文之间的关系，并直接并行输出最终的预测集合。 与许多其他现代检测器不同，新模型在概念上很简单，并且不需要专门的库。...与大多数现有的检测方法不同，DETR不需要任何自定义层，因此可以在包含标准CNN和转换器类的任何框架中轻松复制。 ?...与所有的生成模型相同的是，编码器的输出会作为解码器的输入。...图2：DETR使用常规的CNN主干来学习输入图像的2D表示。模型将其展平并在将其传递到Transformer的编码器之前对其进行位置编码补充。...与原始Transformer的不同之处在于，我们的模型在每个解码器层并行解码N个对象。 由于解码器也是置换不变的，因此N输入的嵌入必须不同才能产生不同的结果。
然而，这种设计无法摆脱对卷积神经网络(CNN)和强2D归纳偏差的依赖，因为ViT-FRCNN将ViT的输出序列重新解释为2D空间特征图，并依赖于区域池化操作（即RoIPool或RoIAlign）以及基于区域的...该过程与标签分配的作用相同，但不知道输入的2D结构，即YOLOS不需要将ViT的输出序列重新解释为用于标签分配的2D特征图。...理论上，YOLOS在不知道确切的空间结构和几何形状的情况下执行任何维度的物体检测是可行的，只要每次通过输入总是以相同的方式展平为一个序列。...虽然ViT可以处理任意序列长度，但位置嵌入需要适应更长的输入序列。我们以相同的方式对预训练的位置嵌入进行2D插值。...注意这两个模型的AP是一样的（AP=36.1）。从可视化中，我们得出结论，对于给定的预测对象，相应的[DET]标记以及注意力图模式通常对于不同的模型是不同的。 © THE END
人工神经元是所有神经网络模型的构建块。人工神经元只是一个数学函数，它以特定方式将输入映射（转换）到输出。单个人工神经元接收任意数量的输入值，对其应用特定的数学函数并返回输出值。...CNN 由一个或多个卷积层组成，其中输出是对输入中的局部特征组应用称为“过滤器”或“内核”的小型单层全连接神经网络的结果。在类似图像的输入的情况下，这个局部区域将是图像中的一小块像素。...卷积层的输出也是类似图像的数组，承载在整个输入上“滑动”滤波器并在每个位置计算输出的结果。至关重要的是，所有像素都使用相同的过滤器，允许过滤器学习输入数据中的局部结构。...它们还可以用于生成整个序列的表示，然后传递给网络的后续层以生成输出。这个特性非常有用，因为任何长度的序列都可以转换为固定大小的表示并输入到多层感知器。...为 RNN 添加了注意机制，允许模型在计算每个输出时访问输入序列的所有部分，以缓解这个问题。
由于网络生成的多个特征图具有小尺寸和密集表示的特点，因此需要进行上采样以创建与输入相同尺寸的输出。基本上，它包含一个步长低于1的卷积层。它通常被称为反卷积，因为它创建的输出尺寸大于输入。...第一步使用模型生成特征图，用池化层把这些特征图缩减为单个全局特征向量。使用L2欧几里德范数对该全局向量进行归一化，并且将其unpool（输出是输入的扩展版本）以生成具有与初始尺寸相同的新特征图。...(a)输入图像 (b)特征映射 (c)金字塔池化模块 (d)最终的预测 PSPNet结构 输入图像(a)是由CNN处理生成的特征映射(b)。...Mask R-CNN模型的特殊性在于它结合了包围框坐标的丢失、预测类的丢失和分割掩码的丢失，从而实现了多任务丢失的结合。最好的Mask R-CNN使用ResNeXt (S....新增的第三路径的每个阶段都将前一阶段的特征图作为输入，并用3×3卷积层处理它们。使用横向连接将卷积的输出添加到自顶向下路径的相同阶段特征图中，然后把这些特征图送到下一阶段。 ?
总而言之，一个卷积层同时对输入数据应用多个可训练过滤器，使其可以检测出输入的任何地方的多个特征。 笔记：同一特征映射中的所有神经元共享一套参数，极大地减少了模型的参数量。...当strides=1时，层的输出会和输入有相同的空间维度（宽和高），这就是same的来历。...这可以让CNN学习到不同特征的不变性。比如。CNN可以学习多个过滤器，每个过滤器检测一个相同的图案的不同旋转（比如手写字，见图14-10），深度池化层可以使输出相同。...因为FCN只包含卷积层（和池化层，属性相同），所以可以在任何大小的图片上训练和运行。 举个例子，假设已经训练好了一个用于分类和定位的CNN。...总之，原始CNN的输出又经过了下面的步骤：上采样×2，加上一个低层的输出（形状相同），上采样×2，加上一个更低层的输出，最后上采样×8。
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