本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 1. 内容简介 ---- 前面的部分介绍了卷积神经网络的原理以及怎么使用Theano的自动梯度来实现卷积神经网络
一. Batch Normalization 对于深度神经网络，训练起来有时很难拟合，可以使用更先进的优化算法，例如：SGD+momentum、RMSProp、Adam等算法。另一种策略则是高改变网络的结构，使其更加容易训练。Batch Normalization就是这个思想。 为什么要做Normalization？ 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch梯度下降)，那么网络就要在每
本文介绍关于GoogLeNet的续作，习惯称为inception v2，如下： [v2] Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift，top5 error 4.8% 这篇文章做出的贡献不是一般的大，它提出了Batch Normalization（BN），以至于网上关于它的介绍铺天盖地，但中文优秀原创没几个，都是转载来转载去，挑几个好的比如：这个（http://blog
Batch Norm（Batch Normalization）是以进行时学习的 mini-batch 为单位，按 mini-batch 进行正规化（即就是进行使数据分布的均值为 0、方差为 1）。通过将这个处理插入到激活函数的前面（或者后面），可以减小数据分布的偏向。
0.说在前面1.卷积神经网络1.1 卷积层1.2 汇聚层1.3 全连接层2.卷积层实现2.1 前向传播2.2 反向传播3.汇聚层3.1 前向传播3.2 反向传播4.组合层5.三层卷积神经网络5.1 架构5.2 类构造方法5.3 计算损失5.3.1 前向传播5.3.2 反向传播6.Spatial batch normalization6.1 要求解读6.2 前向传播6.3 反向传播7.Group Normalization7.1 什么是Group Normalization？7.2 前向传播7.3 反向传播8.作者的话
或许有些人对于上一节说的BN推导没有深入理解，那么本节则从一篇非常好的论文中来实践带大家手推一遍，与此同时，完成Week6的作业！
前面讲解了使用纯numpy实现数值微分和误差反向传播法的手写数字识别，这两种网络都是使用全连接层的结构。全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。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。实际上，前面提到的使用了MNIST数据集的例子中，输入图像就是1通道、高28像素、长28像素的（1, 28, 28）形状，但却被排成1列，以784个数据的形式输入到最开始的Affine层。 图像是3维形状，这个形状中应该含有重要的空间信息。比如空间上邻近的像素为相似的值、RBG的各个通道之间分别有密切的关联性、相距较远的像素之间没有什么关联等，3维形状中可能隐藏有值得提取的本质模式。但是，因为全连接层会忽视形状，将全部的输入数据作为相同的神经元（同一维度的神经元）处理，所以无法利用与形状相关的信息。而卷积层可以保持形状不变。当输入数据是图像时，卷积层会以3维数据的形式接收输入数据，并同样以3维数据的形式输出至下一层。因此，在CNN中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。 在全连接神经网络中，除了权重参数，还存在偏置。CNN中，滤波器的参数就对应之前的权重，并且，CNN中也存在偏置。
本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html
通过这次实验，我成功创建了一个用于识别螺旋状的数据集三层神经网络，并对深度学习所需的数学知识有了更深入的理解。
(x_1,x_2)表示输入层的数据，w_{11}、w_{21}表示权重,b_1表示偏置。
感知机接受多个信号(x1,x2)，输出一个信号(y), w1/w2是权重，圆圈就代表神经元
文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者：Leonardo Araujo dos Santos
<Group Normalization for Mask R-CNN - Detectron>
$(x1,x_2)$表示输入层的数据，$w{11}、w_{21}$表示权重,$b_1$表示偏置。
全连接神经网络(下) 0.说在前面1.Batch Normalization1.1 什么是BN?1.2 前向传播1.3 反向传播2.Dropout2.1 什么是Dropout？2.2 前向传播2.3
该笔记是以斯坦福cs231n课程（深度学习计算机视觉课程）的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇学习笔记是关于计算机视觉处理的，分为两篇文章撰写完成。此为第一篇，
在上次作业中，已经实现了两层神经网络，但是有些问题，比如程序不够模块化，耦合度不高等问题，所以本节引出神经网络的层与层结构。本节主要实现一种模块化的神经网络架构，将各个功能封装为一个对象，包括全连接层对象，仿射层，Relu层等，在各层对象的前向传播函数中，将由上一层传来的数据和本层的相关参数，经过本层的激活函数，生成输出值，并将在后面反向传播需要的额外参数，进行缓存处理，将根据后面层次的提取与缓存值计算本层各参数的梯度，从而实现反向传播。
神经网络不能直接处理单词，需要将单词转化成固定长度的向量，使用one-hot编码：
继续探索AlexeyAB框架的BN层，为了将这个层的原理说清楚，我就不局限于只讲解这个代码，我结合了CS231N的代码以及BatchNorm的论文将前向传播和反向传播都清晰的进行讲解，希望看完这篇你可以对BN层的理解更进一步。论文原文见附录。
CS231n 是斯坦福大学开设的计算机视觉与深度学习的入门课程，授课内容在国内外颇受好评。其配套的课后作业质量也颇高，因此雷锋网 AI 研习社在近期的线上公开课上请来了一位技术大牛为大家来讲解这门课的配套作业。 本文根据 AI 研习社公开课上的直播视频内容整理而成，主要介绍 CS231n 课后作业第二套 Assignment 2 的完成思路与重点部分代码实现。如果你还没开始听 CS231n，可直接点击课程链接观看回放视频。 王煦中，CS 硕士，主要研究方向为自然语言处理与深度学习。知乎专栏喵神大人的深度工
o u t = 1 4 ( ∑ 3 ( x i + 2 ) 2 ) → d o u t d x i = 3 2 ( x i + 2 ) out = \frac{1}{4}(\sum3(x_i+2)^2) \rightarrow \frac{d_{out}}{dx_i} = \frac{3}{2}(x_i+2) out=41(∑3(xi+2)2)→dxidout=23(xi+2) x i = 1 , d o u t / d x i = 4.5 x_i = 1, d_{out}/dx_i = 4.5 xi=1,dout/dxi=4.5
0.导语1.下载数据集2.Look at the data3.Vanilla RNN3.1 step forward3.2 step backward3.3 forward3.4 backward4.Word embedding4.1 forward4.2 backward5.RNN for image captioning6.问题7.作者的话
进行归一化，从而保证数据分布的一致性，而判别模型的结果正是取决于数据整体分布。但是
经典电路设计是数字IC设计里基础中的基础，盖大房子的第一部是打造结实可靠的地基，每一篇笔者都会分门别类给出设计原理、设计方法、verilog代码、Testbench、仿真波形。然而实际的数字IC设计过程中考虑的问题远多于此，通过本系列希望大家对数字IC中一些经典电路的设计有初步入门了解。能力有限，纰漏难免，欢迎大家交流指正。快速导航链接如下：
作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为深度学习上篇。
以一个六阶的FIR为例，并行度为2，串行度为3（每个串行处理单元串行处理3个乘加操作），整体有以下数据流：
前段时间，有几个小伙伴向我请教数字电子钟设计的问题，这个问题我在之前的BCD计数器以及数码管显示问题中已经分开谈过了，既然大家还有需求，不妨在这里集中总结一下！
论文提出了一种计算效率极高的卷积神经网络结构——ShuffleNet，它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。这个新结构用来两个新操作——逐渐群卷积(pointwise group convulution)和通道混洗(channel shuffle)在保障精确率损失不大的同时大大减少了计算成本。基于ImageNet数据集的分类任务和MS COCO的目标检测任务上ShuffleNet都表现出了优于其他结构的性能，如 top-1 error 仅为7.8%，超越了之前MobileNet在ImageNet分类为任务的表现。
俄罗斯方块游戏制作教程，一个我考虑了很久要不要发的项目，因为这个项目代码相对来说有点长，大概500行，最为致命的就是逻辑关系很复杂，想要用语言来表达很困难，最后就是文章太长了，5000字的正文啊，写的我手抽筋~
深度学习捷报连连、声名鹊起，随机梯度下降成了训练深度网络的主流方法。尽管随机梯度下降法对于训练深度网络简单高效，但是它有个毛病，就是需要我们人为的去选择参数，比如学习率、参数初始化、权重衰减系数、Drop out比例等。这些参数的选择对训练结果至关重要，以至于我们很多时间都浪费在这些的调参上。那么学完这篇文献之后，你可以不需要那么刻意的慢慢调整参数。 批量标准化一般用在非线性映射（激活函数）之前，对y=Wx+b进行规范化，使结果(输出信号的各个维度)的均值都为0,方差为1,让每一层的输入有一个稳定的分布会有利于网络的训练。
文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（
VAE在概念属性学习中的作用可参看 deepmind 做通用人工智能的思路 谷歌：beta-vae 可以媲美infogan的无监督学习框架-多图-及代码； 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。 X是一个实际的样本集合，我们假定这个样本受某种神秘力量操控，但是我们也无从知道这些神秘力量是什么？那么我们假定这股神秘力量有n个，起名字叫power1,power2,…,powern吧，他们的大小分别是z1,z2,…,zn，称之为神秘
现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints)，每个数据也称为数据点。
需求 计算两个长度为2的幂次方的向量的对应位置相乘相加结果 输入为补码，输出为补码（支持负数） 输入位宽可配置，输入向量的宽度可配置，输出位宽由以上两项决定 设计规划 参数表 参数名称 说明 默认值 DIN_WIDTH 输入位宽 8 DIN_NUM_LOG 输入向量的宽度的log2值（宽度$$2^{DIN_NUM_LOG}$$） 2 注：输出位宽由以上决定，为$$DOUT_WIDTH = DIN_WIDTH \times 2 + DIN_NUM_LOG - 1$$ 端口列表 端
by方阳
本系列文章面向深度学习研发者，希望通过 Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第10篇。 作者：李理 目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。 上文介绍了Batch Normalization技术。Batch Normalization是加速训练收敛速度的非
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。
今天给大侠带来基于FPGA的 模拟 I²C 协议设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，下篇，程序的仿真与测试。话不多说，上货。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
形态学滤波（四） 之比较子模块设计 考虑到代码维护性和移植性，将基本比较单元设计为单独的子模块。这个子模块需实现以下功能： （1）输出两个数据的较大值。 （2）输出两个数据的较小值。 考虑到系统鲁棒性
腐蚀与膨胀是形态学滤波的两个基本运算，通过腐蚀和膨胀两种运算可以实现多种功能，主要如下：
MatrixOne是一个新一代超融合异构数据库，致力于打造单一架构处理TP、AP、流计算等多种负载的极简大数据引擎。MatrixOne由Go语言所开发，并已于2021年10月开源，目前已经release到0.3版本。在MatrixOne已发布的性能报告中，与业界领先的OLAP数据库Clickhouse相比也不落下风。作为一款Go语言实现的数据库，可以达到C++实现的数据库一样的性能，其中一个很重要的优化就是利用Go语言自带的汇编能力，来通过调用SIMD指令进行硬件加速。本文就将对Go汇编及在MatrixOne的应用做详细介绍。
## 阿里巴巴嵌入式工程师面经 嵌入式工程师的职位，**电话面试**的主要内容很多：
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中，从文件路径也可以大概看出，GradientTape是eager模式下计算梯度用的，而eager模式（eager模式的具体介绍请参考文末链接）是TensorFlow 2.0的默认模式，因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。
开运算一般平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。闭运算同样也会平滑轮廓的一部分，但与开操作相反，它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线的中的断裂。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
