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CNN-LSTM | 一种融合卫星-雨量站降水数据的时空深度融合模型
中国大陆原trmm数据和cnn-lstm融合降水数据度量值的空间分布：原trmm数据的cc(a)、rmse(c)、mae(e)，以及cnn-lstm模型的cc(b)、rmse(d)、mae(f)从图5可以看出，cnn-lstm模型的cc在大部分地区都有明显改善，rmse和mae也有明显下降，东南沿海地区尤为明显。 不过，西北部的cc稍低一些，甚至低于0.2。 这可能是因为：(1)...
【文本分类】基于DNNCNN的情感分类
b.cnn 模型cnn 模型结构如下图所示：? 图2. 本例中的 cnn 文本分类模型通过 paddlepaddle 实现该 cnn 结构的代码见network_conf.py 中的 convolution_net 函数，模型主要分为如下几个部分：词向量层：与 dnn 中词向量层的作用一样，将词语转化为固定维度的向量，利用向量之间的距离来表示词之间的语义相关程度...
CNN
搭建cnn x = tf.placeholder(tf.float32, name=x) y_t =tf.placeholder(tf.int32,name=y_t) y_p = cnn(x,false,regularizer)cross_entropy =...relu=false) prob = tf.nn.softmax(fc8, name=prob) return prob,fc8 def loadmodel(self, sess, isfineturing=false):wdata = np.load(self.modelpath, ...
CNN初探
cnn历史cnn最早可以追溯到1968hubel和wiesel的论文，这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元，如果眼睛没有移动，则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野（receptive field）。 相邻细胞具有相似和重叠的感受野。 感受野大小和位置在皮层之间系统地变化，形成完整的视觉空间...
Faster R-CNN
此方法其实就是一个不断迭代的训练过程，既然分别训练rpn和fast-rcnn可能让网络朝不同的方向收敛，a)那么我们可以先独立训练rpn，然后用这个rpn的网络权重对fast-rcnn网络进行初始化并且用之前rpn输出proposal作为此时fast-rcnn的输入训练fast r-cnn。 b) 用fast r-cnn的网络参数去初始化rpn。 之后不断迭代这个过程...
Mask R-CNN
附录b：在coco上加强的结果作为一个通用的框架，mask r-cnn与用于检测分割的互补技术兼容，包括对fastfaster r-cnn和fcns的改进。 在本附录中，我们描述了一些比原始结果更好的技术。 由于其通用性和灵活性，mask r-cnn被coco 2017实例分割大赛的三支获奖团队作为框架使用，这三支团队的表现都明显优于之前的技术水平...
Mask R-CNN
mask r-cnn是何凯明大神最近的新作。 mask r-cnn是一种在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割mask。 是对faster r-cnn的扩展，与bbox识别并行的增加一个预测分割mask的分支。 mask r-cnn 可以应用到人体姿势识别。 并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了现在最好的效果。? 效果图? 上图是...
VC R-CNN | 无监督的视觉常识特征学习（附源码）
作者提出了一种新的无监督特征表示学习方法，即visual commonsense r-cnn(vc r-cnn)，作为一种改进的视觉区域编码器，用于captioning和vqa等高级任务。 给定图像中检测到的一组目标区域(例如，使用fasterr-cnn)，就像任何其他无监督的特征学习方法(例如word2vec)一样，vc r-cnn的proxy训练目标是预测区域的上下文对象...
盘点 | 对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习
近日，shiyu mou 在 medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（knn、svm、bp 神经网络、cnn 和迁移学习）进行了实验比较该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 github 上。 项目地址：https:github.comfdevmsyimage_classification_with_5_methods图像分类，顾名思义，就是为输入图像打上固定类别的...
CNN之卷积层
cnn图像识别的关键——卷积当我们给定一个x的图案，计算机怎么识别这个图案就是“x”呢？ 一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“x”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准x图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个x图案。 而且即便未知图案可能有一些平移或稍稍变形，依然能辨别出它是一个x图案。 ...
CNNVD最新漏洞
今日cnnvd共发布安全漏洞48个，更新安全漏洞2个。 主要影响厂商为美国google（22个）、美国ibm（6个）、美国linux（4个），主要影响产品为android 开源操作系统（16个）、ibm sterling b2bintegrator集成软件（4个）、linux kernel内核（4个）。 今日需关注的典型漏洞如下:【漏洞名称】android nvidia mediaserver...
CNN入门再介绍
虽然图a与图b有相似之处，但经过两次卷积得到的向量是完全不同的，通过这两个向量，我们就能唯一地确定图a与图b。 如果有新的样本加入，我们只需要改变一下图例中的卷积核数目和形状（或者甚至不对网络做任何修改）也能够轻松地实现分类。 当然，cnn方法在实际运用时是不需要人为地设计卷积核的，而是依靠对样本的...
卷积神经网络CNN
w（n））第二阶段，向后传播阶段a）算实际输出op与相应的理想输出yp的差； b）按极小化误差的方法反向传播调整权矩阵。 (后面具体讲权重是如何调整的)卷积神经网络的优点卷积神经网络cnn主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。 1、由于cnn的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用cnn时...
CNN架构复现实战 | 附视频和github项目
大家好，今天给大家分享一个教大家手把手复现经典cnn论文的视频教程。 是由爱可可老师从油管上面搬运过来的哈！ 希望分享的内容能让你有所收获，如果觉得...好了，今天分享的内容就这些啦，小伙伴记得点个在看或分享到朋友圈给你的好朋友哟b站视频链接：https:www.bilibili.comvideobv1aa4y1x7vjgithub项目...
卷积神经网络 CNN
边缘过渡不平滑 应对之道：采样窗口彼此重叠 image.png参考深度学习简介(一)——卷积神经网络详解卷积神经网络(cnn)【cnn】一文读懂卷积神经网络cnn深度...b(i,x,y)b(i,x,y)表示a(i,x,y)a(i,x,y)经lrn后的输出。 nn表示卷积核的数量，即输入的 feature map的个数。 nn表示近邻的卷积核（或feature map）个数，由...
CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）
这是使用cnn时通常需要的操作。 让我们看看如何使用pytorch展平代码中的张量的特定轴。 展平张量的特定轴在cnn输入张量形状的文章中《深度学习中关于张量...r = torch.ones(1,2,2)g = torch.ones(1,2,2) + 1b = torch.ones(1,2,2) + 2 img =torch.cat( (r,g,b) ,dim=0)上面给了我们所需的张量。 我们可以通过如下...
轻量级CNN架构设计
轻量级cnn架构设计总的思路：选定合适结构 + 通道剪枝 + 量化训练 ：imagenet pretrain model + data normalization(统计自己数据集的均值和方差) +...全连接计算(full connected)这个本质其实就是矩阵乘法，输入一个(b, ic)的数据，权重为(ic, oc)，那么输出为(b, oc)，在多层感知机和分类模型最后一层常常...
图解十大 CNN 架构
cnn 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型，而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。 你了解不同的卷积神经网络(cnns)吗？ 近年来，我们见证了无数cnns的诞生。 这些网络已经发展得如此深入，以至于很难将整个模型可视化。 我们不再细究它们的原理，而是把它们当作黑...
卷积神经网络（CNN）
我们将cnn的所有流程，整合起来，即： ? 六、纵观其实卷积神经网络(cnn)与人工神经网络(ann)的大概思路是一样的，包括两个阶段：第一阶段，向前传播阶段：a）从样本集中取一个样本(x,yp)，将x输入网络； b）计算相应的实际输出op。 在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。 这个过程也是网络在完成训练...
cnn+rnn+attention
exps = tf.reshape(tf.exp(vu),) alphas = exps tf.reshape(tf.reduce_sum(exps, 1),) # output of bi-rnn is reduced with attention vector output =tf.reduce_sum(inputs * tf.reshape(alphas, ),1) return output # cnn的输出为b*4*8*128chunk_size = 128 chunk_n = 32 rnn_size= 256 attention_size = 50n...
