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CNN交通场景解析--Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding

https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89496476 Spatial as Deep: Spatial CNN for Traffic 最近有人讲 CRF 和 CNN 结合起来使用。 ? mean field algorithm 可以通过 CNN网络实现。 而且这个过程是其CNN的输出进行处理的,可能对 CNN 网络中的 top hidden layer 输出信息处理更合适。 这里我们提出 Spatial CNN 来解决上面的问题 ? 前一个 slice 卷积输出和 当前 slice 相加 可以看做一个 residual,deep SCNN messages are propagated as residual (3) Flexibility 这个视角不包括 CNN提取特征的时间

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CNN网络泛化能力--Why Deep Nets Generalize?

http://www.inference.vc/everything-that-works-works-because-its-bayesian-2/ Why do Deep Nets Generalise Understanding deep learning requires rethinking generalization https://arxiv.org/abs/1611.03530 上面这篇文献说明了网络模型强大的过拟合能力 On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima https://arxiv.org/abs 1609.04836 但是下面的文献得出相反的结论: claim sharp minima can generalize well Sharp Minima Can Generalize For Deep

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    【深度】Deep Visualization:可视化并理解CNN

    【导读】本文利用非参数化方法来可视化CNN模型,希望帮助理解CNN。 专知公众号转载已获知乎作者余俊授权。 在这篇开创Deep Learning新纪元的论文中,Krizhevshy直接可视化了第一个卷积层的卷积核: ? 然后再2015年,Yosinski[5]根据以往的可视化成果(包括参数化和非参数化方法)开发了一个可用于可视化任意CNN模型的toolbox:yosinski/deep-visualization-toolbox 接下来我们使用[5]中的Deep Visualization toolbox对CNN进行可视化。 code $ git clone https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox $ cd deep-visualization-toolbox

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    Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning

    学习策略 (1) 在识别方面,Tree-CNN的思想很简单。 经过incremental/lifelong learning后的Tree-CNN的结构如图3(b)所示。 具体训练过程如图6所示。 2、实验结果分析 在这部分,作者通过设置两个参数来衡量Tree-CNN的性能。 图7比较了在CIFAR-10上微调网络和Tree-CNN的识别效果对比,可以看出相对于微调策略,Tree-CNN的Training Effort仅比微调全连接层高,而准确率却能超出微调全连接层+conv1 图 8 从图7、图8中可以看出Tree-CNN的准确率已经和微调整个网络相差无几,但是在Training Effort上却远小于微调整个网络。

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    你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验?

    Batch Normalization 据说可以提升效果,不过我没有尝试过,建议作为最后提升模型的手段,参考论文:Accelerating Deep Network Training by Reducing

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    使用CNNDeep Learning Studio进行自然语言处理

    从Facebook的自动标记照片到自驾车,CNN使图像分类领域发生重大突破,它是当今大多数计算机视觉系统的核心。 最近我们也开始将CNN应用于自然语言处理中的问题,并得到了一些有趣的结果。 应用于NLP问题的CNN表现相当不错。简单的单词袋模型是一个明显带有错误假设的过度简化,但它仍然是多年来的标准方法,并带来了相当不错的结果。 使用CNN很重要的理由是它们很快,非常快。 我将使用两种方法实现它: 1)使用1D卷积和池化的CNN 2)使用2D卷积和池化的CNN 我们将使用Deep Learning Studio实现此功能 如果你不熟悉如何使用Deep Learning Studio ,可以查看: 完整使用指南:https://towardsdatascience.com/deep-learning-made-easy-with-deep-learning-studio-complete-guide-a5c5ae58a771 1)项目创建: 登录到本地或在云中运行的Deep Learning Studio后,创建一个新项目。

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    你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验?

    编辑:CVer编辑Amusi https://www.zhihu.com/question/41631631 你有哪些deep learning(rnn、cnn)调参的经验? Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks,trick 合集 2。 33条神经网络训练秘技,trick 合集 3。 Batch Normalization据说可以提升效果,不过我没有尝试过,建议作为最后提升模型的手段,参考论文:Accelerating Deep Network Training by Reducing Networks(各种训练技巧集大成) EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks(当前对参数利用最有效的 CNN

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    CNN阴影去除--DeshadowNet: A Multi-context Embedding Deep Network for Shadow Removal

    DeshadowNet: A Multi-context Embedding Deep Network for Shadow Removal CVPR2017 本文使用深度学习CNN网络来进行阴影去除 automatic and end-to-end deep neural network (DeshadowNet) 阴影去除也算是一个老大难问题了,目前存在的方法主要问题有如下三点: 1)Lack

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    Deep Learning Book 中文第九章 卷积神经网络CNN

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    卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning

    关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需。 如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看“Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助。 Lenet,1986年 Alexnet,2012年 GoogleNet,2014年 VGG,2014年 Deep Residual Learning,2015年 Lenet 就从Lenet说起,可以看下 说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL Deep Residual Learning 这个model是2015年底最新给出的,也是15年的imagenet比赛冠军。

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    CNN大规模视频处理--NoScope: 1000x Faster Deep Learning Queries over Video

    这里主要的思路还是先进行运动检测,看看当前帧有没有运动物体models that detect differences (to exploit temporal locality locality),然后再对每个相机训练一个小的 CNN And, for particularly tricky frames, NoScope can always fall back to the full CNN.

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    Deep Learning

    \phi(x_j)K(x​i​​,x​j​​)=ϕ(x​i​​)⋅ϕ(x​j​​) 代替, 此时对偶问题的目标函数为 image.png 分类决策函数为 image.png 正定核 TODO CNN Convolutions 2014 ImageNet top-5 error 6.7% Inception, network in network Inception GoogLeNet ResNet Deep DenseNet ECCV 2016 PDF 通过增加跨层的 CNN 连接,解决反向传播时的梯度弥散问题。[5] ? DNN-weighted Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 16 RecSys RNN ? multi-scale approach: Farable et al. 2013,多个尺寸图片,分别训练模型,最后把结果叠加 refinement: Pinheiro and Collobert, Recurrent CNN

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    Deep Crossing

    概述 Deep Crossing[1]是微软在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型,Deep Crossing的网络结构对传统的FNN(Feedforward Neural Network 在Deep Crossing网络模型中,主要的优化点为:在Deep Crossing网络中增加Multiple Residual Units层,便于构建更深的网络。 2. 算法原理 2.1. Deep Crossing的网络结构 Deep Crossing的网络结构如下图所示: 从Deep Crossing的网络结构上看,整个网络由四种类型的层组成,分别为:第一种层为特征Embedding 经过Stacking层后便是Multiple Residual Unit层,其结构图如下所示: Residual Unit层最初是在ResNet[2]中提出的用于构建深层CNN的方法,也称为残差网络, 总结 Deep Crossing网络的两个特点是Deep和Crossing,首先,对于Deep,得益于残差网络的优点,Deep Crossing网络通过Multiple Residual Unit层构建足够深的深层网络

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    Wide&Deep: Wide & Deep Learning for Recommender System》

    Wide & Deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力和 DNN 模型的泛化能力,从而提升整体模型性能。 论文作者结合两者的优点,提出了一个新的学习算法——Wide & Deep Learning,其中Wide & Deep分别对应Memorization & Generalization。 对于Wide来说,它现在的任务是弥补Deep的缺陷,其他大部分的活就交给Deep了,所以这时的Wide相比单独Wide也显得非常“轻量级”,这也是Join相对于Ensemble的优势。 结合 Wide 与 Deep 的优势,提出了联合训练的 Wide & Deep Learning。 相比单独的 Wide / Deep模型,实验显示了Wide & Deep的有效性,并成功将之成功应用于Google Play的app推荐业务。

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    解密Deep Q-learning中Deep的秘密

    出人意料的是,加入所谓的deep后,算法竟有了突破性进展,取得了非凡的成绩。今天我们就要去挖掘这里的Deep所代表的秘密以及其算法成功的原因。 ? 什么是Deep ? 简单而言,Deep的意思的深度,取自于深度学习(Deep Learning)。 说到深度学习,我们不得不介绍神经网络。早在上世纪八九十年代,神经网络早已经被发明并投入使用。 人们把层数很多的神经网络叫做深度神经网络,并将相关应用叫做深度学习(deep learning)。足以见得,人们对于深度的喜爱程度。 也是因为这个原因,加入神经网络的Q-learning算法,才被叫做Deep Q-learning。 ? 为什么要Deep ? 因此打乱学习经历的相关性,有助于我们提高Deep Q-learning的学习效率,使得这个基于神经网络的方法更上一层楼。

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    CNN

    和BP网络不同的是,cnn的特点是权值共享(卷积核filter),并且不需要人工的特征分析。 而在cnn中我们所使用的filter卷积核(三维,大小*通道数),遍历一个样本所使用的权值都是相同的,即所谓的权值共享。 通过一系列的卷积+池化的操作,完成了对图片数据的特征提取。 cnn的最后会将末端得到一个长长的向量,并送入全连接层配合输出层进行分类。 高维输入:图片由RGB三种像素,一个filter有一个通道数,输出结果为二维结构,为一个二维平面。

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    Draw Text in Deep

    Android系统提供了Textview来提供文字的显示,但很多时候开发者还需要使用Canvas来绘制Text,这时候,canvas.drawText()就不像...

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    CNN

    简介 CNN 是专门用于处理网格化数据的神经网络。 CNN 中新增了 Convolution 层和 Pooling 层,CNN 的层的连接顺序是「Convolution-ReLU-(Pooling)」(Pooling 层有时会被省略)。 CNN 的优势 全连接层(Affine 层)忽略了数据的形状。比如,输入数据是图像时,图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是,向全连接层输入时,需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。 因此,在 CNN 中,可以(有可能)正确理解图像等具有形状的数据。 【注】把 3 维数据表示为多维数组时,书写顺序为(channel, height, width)。

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    Deep feature vae

    此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE,所谓的dfc就是deep feature consistent,原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss , we enforce deep feature consistency between the input and the output of a VAE, which ensures the VAE ,然而MSE LOSS并不能捕捉到图片中的空间关系与知觉信息,原文是这样说的:” Such measurements are easily implemented and efficient for deep

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