展开

关键词

Network In Network

最近提出的 maxout network【8】中, 特征maps 的数量通过 对 affine feature maps 最大池化 降低。 和传统卷积层中进行的线性分类相比较,maxout network 可以对位于凸集合中的概念进行分类。这使得 maxout network 的性能 在好几个公共测试数据库上名列前茅 。 但是 maxout network 有一个前提假设,那就是 学习的概念位于 凸集合中,但是这有时不成立。这就需要采用一个可以近似更广义函数的逼近器。 于是我们提出了 Network In Network 结构,使用 MLP 来对图像块提取更加抽象的特征。 3 Network In Network ?

38050

Network In Network

论文Network In Network(Min Lin, ICLR2014).

40510
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Siamese Network & Triplet NetWork

    Siamese Network(孪生网络) 简单来说,孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中,我们把一张图片$X_1$作为输入,得到该图片的编码$G_W(X_1)$。 由于相似的图片应该具有相似的特征(编码),利用这一点,我们就可以比较并判断两张图片的相似性 孪生网络的损失函数 传统的Siamese Network使用Contrastive Loss(对比损失函数) ;验证标题与正文的描述是否一致(标题和正文长度差别很大),或者文字是否描述了一幅图片(一个是图片,一个是文字)就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network(三胞胎网络 ) 如果说Siamese Network是双胞胎,那Triplet Network就是三胞胎。 Triplet Network在CIFAR,MNIST数据集上效果均超过了Siamese Network ?

    59920

    Pointer Network

    Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型,已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。 此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。 Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题,传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法,基于Pointer Network主要是对源数据进行组合 Pointer Network的模型框架 ? 对于凸包问题,可以简述为:可定图中若干点,选取其中几个连接成凸多边形使得该多边形能包含图中所有的点。 (3)区别于seq2seq +Attention模型,Pointer Network直接使用Attention的权重信息作为位置重要性的概率分布输出 ?

    1.3K40

    Network Embedding

    u013527419/article/details/76017528 网络表示学习相关资料 https://blog.csdn.net/u013527419/article/details/74853633 NE(Network LINE(Large scale information network embedding) https://arxiv.org/pdf/1503.03578.pdf https://blog.csdn.net MMDW(Max-Margin DeepWalk Discriminative Learning of Network Representation) https://www.jianshu.com/p /be27d1be7a79 DW本身是无监督的,如果能够引入label数据,生成的向量对于分类任务会有更好的作用 将DeepWalk和Max-Margin(SVM)结合起来 TADW(Network Representation Extra Info CANE CENE(A General Framework for Content-enhanced Network Representation Learning) 问题 同时利用网络结构特征和文本特征来学习网络中节点的

    77940

    Neural Network

    所以说,Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型,另外,当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子,有一个圆形区域,里面的+! 3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型:linear classification,linear regression,logistic regression。 那么下图更新之后的Neural Network: ? ? 指的就是第几层,再看一下权值w: ? l表示第几层,ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数: ? 然后就是网络生成训练的主要部分了: class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network

    21820

    Neural Network

    所以说,Neural Network是一种很powerful同上也是complicated的模型,另外,当hidden层神经元数量大的时候计算量会非常大。比如下面的一个例子,有一个圆形区域,里面的+! 3.Neural Network 之前已经介绍过三种线性模型:linear classification,linear regression,logistic regression。 那么下图更新之后的Neural Network: ? ? 指的就是第几层,再看一下权值w: ? l表示第几层,ij表示前一层输出个数加上当前的项。那么对于每一层的分数: ? 然后就是网络生成训练的主要部分了: class Network(object): def __init__(self, x, y): '''initialize the data plt.plot(range(len(Accuracy)), Accuracy, c = 'blue') plt.title('The Accuracy of the Neural Network

    43720

    3732: Network

    3732: Network Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 395  Solved: 179 [Submit][Status] Description

    39550

    Siamese network

    ,就应该使用pseudo-siamese network。 传统的siamese network使用Contrastive Loss。损失函数还有更多的选择,siamese network的初衷是计算两个输入的相似度,。 Siamese network是双胞胎连体,整一个三胞胎连体行不行? 不好意思,已经有人整过了,叫Triplet network,论文是《Deep metric learning using Triplet network》,输入是三个,一个正例+两个负例,或者一个负例+ Triplet network 6. Siamese network的用途有哪些? 这个可以说太多了,nlp&cv领域都有很多应用。

    16020

    Docker Network

    、none、Network plugins。 自定义 bridge 除了使用默认 docker0 作网桥以为还可以使用 docker network 相关命令自定义网桥: docker network create 1ess-net 再查看 network 指定使用的网络模式,再创建两个容器: docker run --name box3 --network 1ess-net busybox docker run --name box4 --network host 网络 host 模式使用是在容器启动时候指明 –network host,此时容器共享宿主机的 Network Namespace,容器内启动的端口直接是宿主机的端口,并且容器不会创建网卡和 none 网络 使用 –network none 选项指定其网络模式,在该模式下虽然容器有着自己的 Network Namespace,但是容器内没有网卡、IP、路由信息,只有一个 lo 回环接口。

    7420

    深度学习: NIN (Network in Network) 网络

    Introduction 出自新加坡国立大学2014年的论文Network In Network。 该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。

    1.2K20

    1×1卷积的用途(Network in Network

    1×1卷积,又称为Network in Network ? 如果卷积的输出输入都只是一个平面,那么1x1卷积核并没有什么意义,它是完全不考虑像素与周边其他像素关系。

    1.9K70

    Generative Adversarial Network

    生成器 def generator(z, out_dim, n_units=128, reuse=False, alpha=0.01): ''' Build the generator network def discriminator(x, n_units=128, reuse=False, alpha=0.01): ''' Build the discriminator network.

    16820

    Network Address Translation

    With Network Address Translation (NAT), IP addresses are mapped from one realm to another, in an attempt Private IP addresses are unique within the local network, but not globally. All the packets going from the private network to the Internet have to go through a NAT box. this project, we assume that the NAT box has a globally unique IP address for each host in the private network

    35420

    python asynchrous network

    message_queues[s] epolltest.py import socket,logging import select,errno logger=logging.getLogger("network-server ) def InitLog(): logger.setLevel(logging.DEBUG) fh=logging.FileHandler("network-server.log

    11810

    Elasticsearch Network Settings

    Elasticsearch 缺省情况下是绑定 localhost。对于本地开发服务是足够的(如果你在相同机子上启动多个节点,它还可以形成一个集群),但是你需要配...

    63520

    HDU 3078 Network

    Problem Description The ALPC company is now working on his own network system, which is connecting To economize on spending, the backbone network has only one router for each department, and N-1 optical The usual way to measure connecting speed is lag, or network latency, referring the time taken for a Now the network is on trial, and new photonic crystal fibers designed by ALPC42 is trying out, the lag ALPC42 is trying to change routers to make the network faster, now he want to know that, which router

    46570

    RabbitMQ Network Partition

    参考资料 Clustering and Network Partitions RabbitMQ 之 Clustering 和 Network Partition(翻译)

    66920

    network review 01

    网络的知识想复习一遍,MOOC上有一些高水平的课,网易教育的负责人和哈工大关系很好,哈工大的一些课都搬到了网易的在线教育,希望国内的在线教育越办越好。

    15510

    相关产品

    • 高级威胁检测系统

      高级威胁检测系统

      腾讯云高级威胁检测系统(Network Traffic Analysis System,NTA)通过镜像方式采集企业网络边界流量,结合腾讯多年积累的海量安全数据,运用数据模型、安全模型、感知算法模型识别网络攻击及高级威胁(APT)。同时,对事件告警原始流量进行留存,方便事后追溯,可极大提升云环境下的威胁感知能力。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券