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Goodfellow深度学习笔记--神经网络架构

目录损失函数指标选择交叉熵交叉熵代码使用最大似然的优势损失函数的具体形式用于高斯输出分布的线性单元用于Bernoulli输出分布的sigmoid单元用于Multinoulli输出分布的softmax单元MixtureGaussianDistribution总结隐藏单元架构设计更深层的好处反向传播梯度链式法则仿射层sigmoidsoftmax正则化参数范数惩罚L2参数正则化L1正则化数据集增强噪声鲁

iwill323·2022-11-24 14:21

车道标记检测中的深度学习：综述（Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey）

本文综述了深度学习方法于车道线检测中的应用，主要关注现有方法的网络架构和优化目标。同时本文还阐述了相关数据集、评价指标、通用的数据处理技术，比较了不同方法的检测性能、运行时间。

Wincher_Fan·2022-11-24 12:51

【2021-TITS】Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey

概述回顾了针对路面标线的深度学习算法，主要分析了他们的网络架构及优化目标；此外还总结了现有车道标线相关的数据集，评价基准及常见的数据处理技术PaperCode总结创新点：1.总结深度学习网络架构、优化目标

PRSer_Carrot·2022-11-24 12:39

「千言万语」系列技术分享：迈向可解释的自然语言处理

同时，开发人员也很难进行针对性的调整（比如修改网络架构），难以让决策过程更透明与准确。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-24 10:11

经典CNN及PyTorch实现

经典CNN及PyTorch实现LeNet架构图：网络结构块的实现：AlexNet：架构图：网络架构块的实现：VGG网络：架构图：网络架构块的实现：NiN：架构图：网络架构块的实现：GoogLeNet架构图

EP Fitwin·2022-11-24 10:39

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法

视觉机器学习20讲-MATLAB源码示例（16）-CNN学习算法1.CNN学习算法2.Matlab仿真3.仿真结果4.小结1.CNN学习算法卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一种深度学习网络架构，

mozun2020·2022-11-24 03:00

TGRS2020/云检测：Deep Matting for Cloud Detection in Remote Sensing Images深度抠图在遥感图像云检测中的应用

DeepMattingforCloudDetectioninRemoteSensingImages深度抠图在遥感图像云检测中的应用0.摘要1.概述2.云图像的混合能量成像模型2.1.任务一：云检测2.2.任务二：云覆盖评估2.3.任务三：云去除3.深度云抠图3.1.网络架构

HheeFish·2022-11-24 01:07

SSD 超详细入门（代码+原文）

文章目录前言背景及总览1.SSD：惊人的速度2.FasterRCNN（Twostage）VSSSD（One-stage）3.SSD的改进及效果：一、网络架构组成1.1组成1.2预测1.3Multilayer1.4

湘粤Ian·2022-11-24 00:30

《深度学习进阶自然语言处理》学习笔记（3）Attention

AttentionAttention结构seq2seq的改进——h到hsseq2seq的改进——解码器层结构调整Attention层的引入Attention的结构WeightSum层AttentionWeight层解码器总的网络架构将

Lewis_Sean·2022-11-24 00:37

基于python的文字识别系统,python神经网络识别图片

虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。

普通网友·2022-11-23 19:32

2022吴恩达机器学习：Advanced Learning Algorithm2.3

手写数字识别像素强度值：255表示白色像素，0表示黑色像素=[x1,x2……x64]第一层计算：第二层计算：输出层计算：总结前向传播：传播神经元的激活值从左至右沿着向前的方向进行计算反向传播：用于学习神经网络架构的一个典型选择

m0_54237635·2022-11-23 17:31

关于实例分割的最新研究和进展，看这篇就够了！

深兰深延AI·2022-11-23 14:08

【论文笔记】实例分割综述

前言本文转载于：https://zhuanlan.zhihu.com/p/412675982文章综述基于实例分割的最新进展和发展历程，首先介绍了实例分割的基本逻辑,总结了目前主要研究方法及其原理和网络架构

m0_61899108·2022-11-23 14:35

【半监督图像分割】2021-CPS CVPR

文章目录【半监督图像分割】2021-CPSCVPR1.简介1.1简介1.2相关工作1.3创新2.网络2.1网络架构2.2Loss2.3实验3.代码【半监督图像分割】2021-CPSCVPR论文题目：Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCrossPseudoSupervision

說詤榢·2022-11-23 13:31

深度学习笔记

欢迎大佬指正文章目录案例广告点击1.数据操作2.数据操作实现3.数据预处理基本思想4.线性代数5.降维5.矩阵求导6.自动求导7.线性回归基础优化算法8.softmax回归1.预测与分类2.分类标签的表示3.softmax网络架构

水云青岚·2022-11-23 12:43

YOLOV7详细解读（四）训练自己的数据集

YOLOV7主要的贡献在于：1.模型重参数化YOLOV7将模型重参数化引入到网络架构中，重参数化这一思想最早出现于REPVGG中。2.标签分配策略YOLO

楚楚小甜心·2022-11-23 11:16

ghostnet

CVPR2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源-知乎来自华为诺亚方舟实验室的一篇工作近日被CVPR2020接受，提出了一种新型的端侧神经网络架构，GhostNet。

Kun Li·2022-11-23 09:16

CVPR 2020：华为GhostNet_Ascend910

mod=viewthread&tid=144676GhostNet的原理GhostNet的总体网络架构：https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf为了减少最新的深度神经网络的计算成本

FZZT·2022-11-23 09:16

MindSpore新型轻量级神经网络GhostNet，在ImageNet分类、图像识别和目标检测等多个应用场景效果优异！

华为研究员提出一种新型轻量神经网络架构，表现全面超越谷歌MobileNetV3和Facebook的FBNet，相关论文累计引用近300，入围PaperDigest的CVPR2020MostInfluentialPapers

昇思MindSpore·2022-11-23 08:41

Swin-Transformer 从数据尺度变换角度解析

至于Swin-Transformer网络的详细内容，本博文不会展开说明，可参考Swin-T.下面先给出Swin-Transformer的网络架构图：这里以Swin-Transformer-Tiny版本为例

江小白jlj·2022-11-23 08:06

MATLAB图像识别手写数字（第二篇：训练数据+预测或分类）

训练函数采用自定义函数，未使用MATLAB内部函数，模拟BP神经网络功能，其网络架构是754—25—10；经过训练找出最优权值w1、w2；便于后期移植到C、C++上；预测分为单张图片预测和多张图片预测。

智能.优化.控制.自动化·2022-11-23 04:48

MATLAB图像识别手写数字（第一篇：准备数据）

图像识别的繁琐之处就是事先给每张图片打标签、并一一对应…网络架构：28×28个输入、10个输出。

智能.优化.控制.自动化·2022-11-23 04:18

GLCN:Semi-supervised Learning with Graph Learning-Convolutional Networks

GLCN的目标是通过将图学习和图卷积两者集成在统一的网络架构中，学习最适合于半监督学习的图CNN的最优图结构。

只想做个咸鱼·2022-11-23 03:48

020_SSSS_A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks(StyleGAN)

AStyle-BasedGeneratorArchitectureforGenerativeAdversarialNetworks(StyleGAN)1.Introduction本文在借鉴style-transfer结构的基础上提出了一种新的GAN的生成器的网络架构

Artificial Idiots·2022-11-23 01:10

实用机器学习笔记第七章-深度神经网络架构

一、深度神经网络架构本章内容关于深度神经网络共用的设计模式1.深度神经网络调参DL是一门编程语言，用于表达对数据（结构、设计）的理解里面的一些值（参数）不用确定，可以根据真实数据学习得到的可导，定义一个损失函数

11408考研休息室·2022-11-22 22:42

卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）

神经网络架构平移不变性（translationinvariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。

wyyoowyy·2022-11-22 21:46

NNI神经网络模型压缩教程

1.NNI简介NNI是微软发布的一款自动机器学习（AutoML）开源项目，对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩在内的步骤，你都能使用自动机器学习算法来完成

AI算法-图哥·2022-11-22 19:02

使用nni对ResNet进行模型剪枝

NNI(NeuralNetworkIntelligence)是微软开源的自动机器学习（AutoML）工具包，对机器学习生命周期的各个环节做了更加全面的支持，包括特征工程、神经网络架构搜索（NAS）、超参调优和模型压缩

\lambda·2022-11-22 18:22

nni模型剪枝

nni剪枝模型剪枝入门—NeuralNetworkIntelligenceNNI：NeuralNetworkIntelligence，是一个轻量但强大的自动机器学习工具包，能帮助用户自动进行特征工程、神经网络架构搜索

benben044·2022-11-22 18:21

【CNN优化加速】02轻量化模型：MobileNet v1-v3、ShuffleNet v1-v2、EfficientNet v1-v2简介

前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）【CNN优化加速】01模型压缩基础：常见策略、卷积相关概念_

TianleiShi·2022-11-22 16:14

【深度学习经典网络架构—７】：MobileNet系列（V1、V2、V3）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、创新点三、传统卷积与深度可分离卷积四、MobileNetV1五、MobileNetV25.1创新点5.2LinearBottlenecks5.3InvertedResidualStructure5.4Mobil

米开朗琪罗~·2022-11-22 16:03

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】

YOLOv5与结构重参数化以及ShuffleNetV2激情碰撞【人脸检测GUI系统】一、主干网络替换为ShuffleNetV2【ECCV2018】1、目前，神经网络架构设计主要由计算复杂度的间接指标（即

qq_57064445·2022-11-22 16:20

感知器的学习过程

本文主要记录学习的第二章感知器的学习过程课时6：神经网络架构介绍1、前馈神经网络在现实生活中最常见的神经网络构架是前馈神经网络输入单元在倒数第一层，输出单元在顶层，中间的是隐藏单元（当隐藏单元大于一层，

fine.alter·2022-11-22 15:49

可视化工具tensorboard

TensorBoard的主要功能包括：可视化模型的网络架构跟踪模型指标，如损失和准确性等检查机器学习工作流程中权重、偏

CandySaltySalty·2022-11-22 15:02

训练好的vgg报错RuntimeError：mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied(51249 and 250884096)

问题背景将训练好的图片分类vgg模型用到新的数据集上进行图片分类的时候出现了以下问题：解决方法结合VGG的网络架构：发现池化层的输出张量为51277，对应报错的512*49，其无法与第一个全连接层FC1

Msecrety·2022-11-22 13:13

cnn风格迁移_谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以！答案就在对抗攻击中

边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。

我的腰疼是为啥·2022-11-22 11:12

谁说只有VGG才能做风格迁移，ResNet也可以

边策发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI风格迁移是VGG网络架构的拿手好戏。难道其他架构的CNN，比如ResNet就不可以吗？可以，但是直接用它来做风格迁移，原来的风格仍然非常明显，几乎没有迁移。

ctrigger·2022-11-22 11:02

元学习（Meta-learning）

传统深度学习顺序：定义网络架构——初始化参数——通过自己选择的优化器更新参数——通过多次epoch更新最终得到网络输出。

开心邮递员·2022-11-22 10:27

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调

深度学习入门（四十一）计算机视觉——微调前言计算机视觉——微调课件标注一个数据集很贵网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结教材1步骤2热狗识别2.1获取数据集2.2定义和初始化模型

澪mio·2022-11-22 08:46

(CVPR 2017) Joint 3D Proposal Generation and Object Detection from View Aggregation

所提出的神经网络架构使用LIDAR点云和RGB图像来生成由两个子网络共享的特征：区域proposal网络(RPN)和第二阶段检测器网络。

fish小余儿·2022-11-22 08:03

动手学深度学习--线性神经网络篇

线性神经网络前言：该大章分为7小章节，本章我们将介绍神经网络的整个训练过程:如下图顺序所示：定义简单的神经网络架构数据处理指定损失函数如何训练模型1.linear-regression(线性回归)NOTE

yijie_01·2022-11-22 08:54

综述 | 三大路径，一文总览知识图谱融合预训练模型的研究进展

作者|梁子编辑|戴一鸣当前，预训练模型已是AI领域较为成熟的一项技术，但由于基于神经网络架构的模型本身不具有常识能力，在一些涉及逻辑推理和认知的任务上力有不逮。

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-22 08:20

（八）学习笔记：动手深度学习（Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集）

目录1.softmax回归的理论部分1.1分类问题1.2网络架构1.3全连接层的参数开销1.4softmax运算1.5小批量样本的矢量化1.6损失函数1.6.1对数似然1.6.2softmax及其导数1.6.3

卡拉比丘流形·2022-11-22 08:47

澜舟孟子轻量化预训练模型技术实践｜ NLP 前沿实践

人们普遍认为，在相同网络架构和训练方法下

澜舟孟子开源社区·2022-11-22 06:31

maskrcnn简单解析

一、基础网络架构以上两个结构图就非常清晰地展示了maskrcnn网络模型的大致情况！

曙光_deeplove·2022-11-22 05:29

单目深度估计--深度学习篇

文章目录一：深度估计应用背景1.深度估计的定义2.深度估计的应用场景3.几种深度估计的方法4.使用深度学习估计的优缺点二：单目深度估计模型1.使用的数据集2.整体网络架构3.分模块解析Ⅰ：层级Ⅱ：ASPPⅢ

江南綿雨·2022-11-22 04:52

【原理篇】一文读懂Mask RCNN

1、MaskRCNN网络架构MaskRCNN就是FasterRCNN+FCN组成的，FasterRCNN完成分类和边框预测，FCN在筛选出的ROI

专业女神杀手·2022-11-22 04:22

Mask R-CNN讲解

文章目录一：MaskR-CNN的横空出世二：网络架构【Backbone】【RPN】【ProposalLayer】【DetectionTargetLayer】【ROIAlign】【bbox检测】【Mask

江南綿雨·2022-11-22 04:50

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

1.摘要本文提出了一个简单但功能强大的卷积神经网络架构，该架构推理时候具有类似于VGG的骨干结构，该主体仅由3x3卷积和ReLU堆叠组成，而训练时候模型采用多分支拓扑结构。

AI算法-图哥·2022-11-22 03:32

Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering

二、简介视觉注意机制：基于深度神经网络架构，通过学习关注图像中显著的区域来提高性能。自上而下（Top-Down）：非视觉或任务特定环

pinkshell_1314·2022-11-22 01:43

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