1.GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构,该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军. 2.GoogLeNet 模型的提出 1)在这之前的AlexNet.VGG等结构都是通过增大网络的深度(层数)来获得更好的训练效果,但层数的增加会带来很多负作用,比如过拟合.梯度消失.梯度爆炸等.2)解决这些问题的方法当然就是在增加网络深度和宽度的同时减少参数,为了减少参数,自然就想到将全连接变成稀疏连接.但是在实现上,全连接

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 本文章内容比较繁杂,主要是一些比较常用的函数的用法,结合了网上的资料和源码,还有我自己写的示例代码.建议照着目录来看. 1.

首先,我们有一个one-hot编码的概念. 假设,我们中文,一共只有10个字...只是假设啊,那么我们用0-9就可以表示完 比如,这十个字就是“我从哪里来,要到何处去” 其分别对应“0-9”,如下: 我  从  哪  里  来  要  到  何  处  去 0    1    2    3   4    5   6    7    8   9 那么,其实我们只用一个列表就能表示所有的对话 如:我  从  哪  里  来  要  到  何  处  去  ——>>>[0 1 2 3 4 5

继上文https://blog.csdn.net/weixin_42078618/article/details/82999906探讨了embedding层的降维效果,时隔一个月,分享一下嵌入层在NPL领域的巨大作用. 本文的发表建立在了解文本转向量(如one-hot)的用法的前提上. 首先,继续假设我们有一句话,叫“公主很漂亮”,如果我们使用one-hot编码,可能得到的编码如下: 公 [0 0 0 0 1]主 [0 0 0 1 0]很 [0 0 1 0 0]漂 [0 1 0 0 0] 亮 [

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/sparse.html sparse 通常来说,稀疏矩阵可以和常规矩阵一样提供相同的功能.两者不同之处在于在内存中存储矩阵和表示矩阵的方式. 在稀疏矩阵中,只有非0元素才会被存储.这种方式带来的优点有:首先,这可以很明显的减少内存的使用'第二:通过使用指定的稀疏算法和这种稀疏存储方法可以减少计算时间.我们通常将常规的存储矩阵叫做密集矩阵(dense matrices). Theano的稀疏包提

    MLlib支持几种数据类型:本地向量(local vectors),和存储在一个简单机器中的矩阵(matrices),以及由一个或多个RDDs组成的分布式矩阵. 1,本地向量(Local Vector)     一个本地向量是由从0开始的整型下标和double型值组成,存储在一个单机节点上.MLlib支持两种类型的本地向量:密集的和稀疏的.密集向量用一个double数组来存储值.而一个稀疏向量由两个并列的数组,下表和值组成.例如,一个向量(1.0, 0.0, 3.0)可以由密集的数组[1

一.矩阵的基本操作 import tensorflow as tf   # 1.1矩阵操作 sess = tf.InteractiveSession() x = tf.ones([2, 3], "float32") print("tf.ones():", sess.run(x))   tensor = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] x = tf.ones_like(tensor) 和0", sess.run(x))   print(&quo

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法

之前也写过GoogLeNet的笔记.但那个时候对Inception有些似懂非懂,这周又一次看了一遍,觉得有了新的体会,特地又一次写一篇博客与它再续前缘. 本文属于论文笔记性质.特此声明. Network in Network GoogLeNet提出之时,说到事实上idea是来自NIN.NIN就是Network in Network了. NIN有两个特性.是它对CNN的贡献: MLP取代GLM Global Average Pooling mlpconv 普通的卷积能够看做是比較特殊的GLM,GL

前言: 文章:CNN的结构分析-------:  文章:历年ImageNet冠军模型网络结构解析-------: 文章:GoogleLeNet系列解读-------: 文章:DNN结构演进History-CNN-GoogLeNet :Going Deeper with Convolutions :文章:Google最新开源Inception-ResNet-v2,借助残差网络进一步提升图像分类水准-----附有代码解析: 文章:深入浅出--网络模型中Inception的作用与结构全解析  科普一下

LeNet5 论文:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf LeNet-5:是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一. LenNet-5共有7层(不包括输入层),每层都包含不同数量的训练参数,如下图所示. LeNet-5中主要有2个卷积层.2个下抽样层(池化层).3个全连接层3种连接方式 LeNet-5

Google TPU 揭密 转自:https://mp.weixin.qq.com/s/Kf_L4u7JRxJ8kF3Pi8M5iw Google TPU(Tensor Processing Unit)问世之后,大家一直在猜测它的架构和性能.Google的论文“In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit”让我们有机会一探究竟. 首先让我们看看摘要: Many architects believe that majo

卷积神经网络简介 卷积神经网络是多层感知机的变种,由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来.视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造,这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感,我们称之为感受野. 通常神经认知机包含特征提取的采样元和抗变形的卷积元,采样元中涉及两个重要参数,即感受野与阈值参数,前者确定输入连接的数目,后者控制对特征子模式的反应程度.卷积神经网络可以看作神经认知机的推广. 卷积神经网络的特点 卷积神经网络成功的关键在于它采用了局部连接(传统神经网络中每个神经元与图片上每个像

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸

GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法.提供了可用于构建GPU加速求解器的功能.cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用.使用cuSPARSE,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSPARSE性能 cuSPARSE库针对NVIDIA GP

http://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4273506.html 稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行

稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上.因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式.本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB. (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),对应上图右边的一列.这种方式简单,但是记录单信息多(行列),每个三元组自己可以定位,因此空间不是最优. (2)Compressed Sparse Ro

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

一.矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式,完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储,矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中. 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置,即行号和列号,显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的. 设 1 0 0 0A=   0 5 0 0 2 0 0 7 是具有稀疏矩阵特征的矩阵,其完全存储方式是按列存储的全部12个元素 1,0,2,0,5,0,0,0,0,0,0,7 其稀疏存储方式如下: (1,1),1,(

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 一.矩阵的表示在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的元素,输入的方法按照上面的规