研究动机: 神经网络彻底改变了机器智能的许多领域,实现了超人的准确性.然而,提高准确性的驱动力往往需要付出代价:现代先进网络需要高度计算资源,超出许多移动和嵌入式应用的能力. 主要贡献: 发明了一个新的层模块, 具有线性瓶颈的倒置残差(inverted residual). 相关工作: 里面介绍了近来整个领域的发展概况, 看论文就看介绍的吧. 基本概念 深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolutions = depthwise + pointwise 如果卷积核大小

plot accuracy + loss 详情可见:http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线: 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe,caffe中其实已经自带了这样的小工具.caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/t

CaseFile工具用来绘制网络结构图.使用该工具能快速添加和连接,并能以图形界面形式灵活的构建网络结构图.本节将介绍Maltego CaseFile的使用. 在使用CaseFile工具之前,需要修改系统使用的Java和Javac版本.因为CaseFile工具是用Java开发的,而且该工具必须运行在Java1.7.0版本上.但是在Kali Linux中,安装了JDK6和JDK7,而CaseFile默认使用的是JDK6.此时运行CaseFile工具后,图形界面无法显示菜单栏.所以就需要改变JDK版

Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible的问题 1 .sudo pip uninstall pyparsing 2. sudo pip install -Iv https://pypi.python.org/packages/source/p/pyparsing/pyparsing-1.5.7.tar.gz#md5=9be0fcdcc595199c646ab317c1d9a709 writing d

[神经网络与深度学习][python开发]caffe-windows使能python接口使用draw_net.py绘制网络结构图过程 标签:[神经网络与深度学习] [python开发] 主要是想用python绘制一下设计的网络结构图,以便可视化.因此在caffe-windows的工程配置中将python的选项设置为true,下面记录了整个成功绘图的过程. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <PythonSupport>true</Pyth

@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件net.prototxt,可以用工具画出网络结构.最快速的方法是使用在线工具netscope,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了. caffe也自带了网络结构绘制工具,需要稍微配置下,并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层.以下是在windows下尝试并配置的步骤. 在<caffe_root>/python目录下,看起来draw_net.py脚本提供了绘制网络结构的功能.不过不能直接执行它,需要在用visual

参考http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45440709 1. 安装pydot: sudo pip install pydot 2. 安装Graphviz: sudo apt-get install GraphViz 3.调用并显示 sudo python draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 1.jpg 显示结果

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

3.网络分层 OSI的七层网络结构图和TCP/IP的五层结构图 OSI七层模型OSI中的层            功能                                                        TCP/IP协议族 应用层                 文件传输,电子邮件,文件服务,虚拟终端         TFTP,HTTP,SNMP,FTP,SMTP,DNS,Telnet 表示层                 数据格式化,代码转换,数据加密       

openstack网络架构(nova-network/neutron) openstack网络体系中,网络技术没有创新,但用到的技术点很庞杂,包含bridge.vlan.gre.vxlan.ovs.openflow.sdn.iptables等,当然这里不会做具体技术介绍,概述技术,主要将其与openstack的结合点做具体分析. nova-network网络架构 在nova-network中,其网络模型包含flat.dhcp flat.vlan,用到的技术主要有bridge.vlan, dhcp

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

摘要: 1.算法概述 2.算法要点与推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks) 通常叫做 "LSTM",由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,一个LSTM Cell图示如下: 现在,我们先来定义一下用到的符号: 在网络结构图中,每条线都传递着一个向量.其中上面一条直线表示LSTM的状态向量的传递:下面一条直线表示

0.      本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构,称为the inverted residual with linear bottleneck.该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反,而是先将输入的低维feature map扩增到高维,然后用depthwise convolution方式做卷积运算,然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中. Depthwise Separable Convolutions原理可以参考这篇文章. 1.      Inv

一说起“深度学习”,自然就联想到它非常显著的特点“深.深.深”(重要的事说三遍),通过很深层次的网络实现准确率非常高的图像识别.语音识别等能力.因此,我们自然很容易就想到:深的网络一般会比浅的网络效果好,如果要进一步地提升模型的准确率,最直接的方法就是把网络设计得越深越好,这样模型的准确率也就会越来越准确. 那现实是这样吗?先看几个经典的图像识别深度学习模型: 这几个模型都是在世界顶级比赛中获奖的著名模型,然而,一看这些模型的网络层次数量,似乎让人很失望,少则5层,多的也就22层而已,这些世界级

1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的graph写入 参数说明:path表示路径 3.writer.add_graph(sess.graph) 将当前参数的graph写入到tensorboard中 参数说明:sess.graph当前的网络结构图 4. summ = tf.summary.merge_all() # 将所有的summary都添加

CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是表示不服.当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时,台下的机器学习大牛们不屑一顾,质问你们的东西有理论推导吗?有数学基础吗?搞得过SVM之类吗?回头来看,就算是真的,大牛们也确实不算无理取闹,是骡子是马拉出来遛遛,不要光提个概念. 时间终于到了2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky在寝

@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水

bridge 网络 Docker 安装时会创建一个 命名为 docker0 的 linux bridge.如果不指定--network,创建的容器默认都会挂到 docker0 上. 创建一个容器 一个新的网络接口 vethef69121 被挂到了 docker0 上,vethef69121就是新创建容器的虚拟网卡. 进入容器查看到一个网卡 eth0@if6 ,而不是 vethef69121,实际上 eth0@if6 和 vethef69121 是一对 veth pair. veth pair 是

Fabric区块链网络的组成  区块链网络结构图 区块链网络组成 组成区块链网络相关的节点 节点是区块链的通信主体,和区块链网络相关的节点有多种类型:客户端(应用).Peer节点.排序服务(Orderer)节点.CA节点 客户端(应用程序)节点 客户端必须连接到某一个Peer节点或者排序服务节点才可以与区块链网络通信. Peer节点 Peer节点主要负责通过执行链码(chaincode)实现对账本的读写操作 所有的Peer节点都是记账节点(Committer),负责维护状态数据和账本的副本 部