CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心求助   首先,我感觉不必像 @李Shawn 同学一样认为DNN.CNN.RNN完全不能相提并论.从广义上来说,NN(或是更美

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数

论文提出经济实惠且高效的神经网络结构搜索算法EAS,使用RL agent作为meta-controller,学习通过网络变换进行结构空间探索.从指定的网络开始,通过function-preserving transformation不断重用其权重,EAS能够重用之前学习到的知识进行高效地探索新的结构,仅需要10 GPU days即可   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Efficient Architecture Search by Network Transformation 论文地

人工标注数据集中普遍存在噪声,ReLabel能够自动且低成本地将原本的单标签数据集转化为多标签数据集,并且提出配合random crop使用的高效LabelPooling方法,能够更准确地指导分类网络的训练   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Re-labeling ImageNet:from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.05022 论文代

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到翻阅了深度

GoogLeNet是2014年 ILSVRC 冠军模型,top-5 错误率 6.7% ,GoogLeNet做了更大胆的网络上的尝试而不像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然有22层,但参数量只有AlexNet的1/12. GoogLeNet论文指出获得高质量模型最保险的做法就是增加模型的深度(层数)或者是其宽度(层核或者神经元数),但是一般情况下更深或更宽的网络会出现以下问题: 1. 参数太多,容易过拟合,若训练数据集有限,这一问题更加突出:2. 网络越大计算复杂度越大

论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的.由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction   论文对当前的进化算法进行少

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这

Alexnet是2014年Imagenet竞赛的冠军模型,准确率达到了57.1%, top-5识别率达到80.2%. AlexNet包含5个卷积层和3个全连接层,模型示意图: 精简版结构: conv1阶段 输入数据:227×227×3 卷积核:11×11×3:步长:4:数量(也就是输出个数):96 卷积后数据:55×55×96  (原图N×N,卷积核大小n×n,卷积步长大于1为k,输出维度是(N-n)/k+1) relu1后的数据:55×55×96 Max pool1的核:3×3,步长:2 Ma

论文地址:密集连接的卷积神经网络 博客地址(转载请引用):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/13289045.html 前言 在计算机视觉还是音频领域,卷积神经网络(CNN)已经成为最主流的方法,比如最近的GoogLenet,VGG-19,Incepetion.时序TCN等模型.CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现,ResNet可以训练出更深的CNN模型,从而实现更高的准确度.ResNet模型的核心是通过建立前面层与后面层之间的“短路连接”(s

在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容. 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤. ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务.ML有三种范式:监督学习.非监督学习和强化学习.在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出.它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能

经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+  -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层.“->”表示 forward 方向. 下面将分别介绍 LeNet-5.AlexNet 和 VGG-16 结构. 1. LeNet-5(modern) 图 1  LeNet-5 1.1 LeNet-5 结构: 输入层 图片大小为 32×32×1

神经网络由各个部分组成 1.得分函数:在进行输出时,对于每一个类别都会输入一个得分值,使用这些得分值可以用来构造出每一个类别的概率值,也可以使用softmax构造类别的概率值,从而构造出loss值, 得分函数表示最后一层的输出结果,得分函数的维度对应着样本的个数和标签的类别数 得分结果的实例说明:一个输入样本的特征值Xi 1*4, w表示权重参数3*4,这里使用的是全连接y = w * x.T,输出结果为3*1, 这3个结果分别表示3种标签的得分值 代码说明: out = np.dot(x_ro

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下图.它是NLP领域中一些复杂任务(例如关系抽取,信息检索等)的基础. NER一直是NLP领域中的研究热点,从早期基于词典和规则的方法,到传统机器学习的方法,到近年来基于深度学习的方法,NER研究进展的大概趋势大致如下图所示. 在基于机器学习的方法中,NER被当作是序列标注问题.与分类问题相比,序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关,还与之前的预测

cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,每个feature map由多个神经元组成,假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元.对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature map的个数,当前层的卷积核数). CNN网络结构 一种典型卷积网络结构是LeNet-5,用来识别数字的

note: RNN处理有序的数据.例如一句话 一层双向的循环神经网络示意图(没有 S0' 则为单层循环): 正向循环S0 到 Si:y1的值受X1,A1以及上一层的A0影响 反向循环Si 到 S0:y1的值受X1, A1'  以及下一层的 A2'  影响 他们两者之间并不共享权值. 多层双向循环构成深度循环神经网络

类似于SVM,CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长.比如向量机方法,使用可以映射到无穷维的高斯核,即使进行两类分类,在大数据集上得到高精度,即保持准确率和高精度的双指标,支持向量的个数会随着数据集增长,SVM三层网会变得非常宽.CNN方法的多层结构,在保留边缘映射的数目的同时可以有效地降低"支持向量"的个数,是通过函数复合-因式分解得到的,至于要使用多少层的网络,每一层网神经元的个数,两层之间的链接方式,理论上也应该有一般的指导规则. 参考链接:人工机器:作