前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的.在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制.同时对比实验采取的是words的self-attention机制. 效果 下图主要包含两列:word_attention是self-attention机制的模型训练结果,POS_attention是词性模型的训练结果. 可以看出,相对于word_attention,POS的注意力机制不仅能够捕捉到评价的aspe

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

1. 公司职员关系图表 节点和边界数据 节点是指每个节点本身的数据,代表公司职工的名称:属性(Country).分类(Category)和地区(Region,给每个节点定义的属性数据).文件必须是.csv的格式. 连接线数据,不同的两个点之间的关系,权重(可以用各种方式做一个度量).节点的数据结构可以是以点的形式,一个行数据是一个节点它有它的属性:边线的数据它每一行是两个点之间的关系. 节点数据名第一个字段必须是Id(第一个必须大写,第二个字母d小写),后边的字段Country.Category

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移. 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤波器权重进行可视化(权重值缩放到0-255之间)可以发现: 第一层的滤波器可以看做模版匹配,那么它寻找的模式就是一些边和线.也就是说,当滤波器滑动到边和线的时候,会有较大的激活值.这跟人脑的功能几乎是一致的. 然而,我们只能可视化第一层滤波器得到如此有意义的结论,可视化后面的滤波器,我们将无法看到什么有用的东西. 1.

1 Transformer 模型结构处理自然语言序列的模型有 rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer.与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作.简而言之,Transformer 直接粗暴(后面Attention也就是矩阵的内积运算等). Attention 的编码,把一个输入序列(x1,...,xn) (x_1,.

我们知道,对于pytorch上的搭建动态图的代码的可读性非常高,实际上对于一些比较简单的网络,比如alexnet,vgg阅读起来就能够脑补它们的网络结构,但是对于比较复杂的网络,如unet,直接从代码脑补网络结构可能就比较吃力 tensorflow上的tensorboard进行计算图的可视化可谓是非常成熟了,那么有没有可以可视化pytorch动态图的工具呢? 实际上是有的,前两天介绍了tensorboardX,pytorch上的一个功能强大的可视化工具,他可以直接可视化网络结构 关于如何使用te

1.netron 简介 在实际的项目中,经过会遇到各种网络模型,需要我们快速去了解网络结构.如果单纯的去看模型文件,脑海中很难直观的浮现网络的架构. 这时,就可以使用netron可视化工具,可以清晰的看到每一层的输入输出,网络总体的架构,而且支持各种不同网络框架,简单好用. 2.不同操作系统下的安装使用方式 2.1 在线版本:只要有浏览器就可以 浏览器中输入链接:https://lutzroeder.github.io/netron/ 点击Open Model,打开相应的网络模型文件即可. 2.

一.在代码中标记要显示的各种量 tensorboard各函数的作用和用法请参考:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #设置当前工作目录 os.chdir(r'H:\Notepad\Tensorflow') def add_layer(inputs, in_size, ou

目前实现了基于tensorflow的支持的带attention的seq2seq.基于tf 1.0官网contrib路径下seq2seq 由于后续版本不再支持attention,迁移到melt并做了进一步开发,支持完全ingraph的beam search(更快速) 以及outgraph的交互式beam search(更灵活),其中ougraph的beam search支持alignments的输出. attention的可视化也就是alignments的展示如下图(输入句子预测用户可能的搜索词)

原文来自:http://blog.sciencenet.cn/blog-404069-297233.html 作复杂网络研究离不开对各种实际或模拟网络的统计.计算.绘图等工作.对于一般性的工作,我们可以用Pajek.Netdraw和Ucinet等软件完成.但对一些特殊应用(比如自己开发了一个新模型),现有的软件不能提供相应的建模或计算功能,这时就必须要通过编程的办法来解决问题了. 在这篇文章中,向大家介绍我使用过的4个面向图论及复杂网络分析的程序库,它们可以(分别或同时)用C.C++.C#和Py

原文地址https://www.infoq.cn/article/sdn-and-cloud-network 1.1,什么是 SDN? 什么是 SDN?SDN 的官方解释上提出了 SDN 的三个特性:集中化管理.控制转发分离.开放的 API.可以这么说,只要满足 SDN 的三个特性的,就是 SDN.SDN 是一种理念,一种思想.在我们架构网络的时候,SDN 是一种新的思路. SDN 的三大特性: 集中化的管理:有统一的管理入口.比方说我有 100 台交换机,对着 100 台交换机的配置管理,不需

李宏毅深度学习 https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8 Generation 生成模型基本结构是这样的, 这个生成模型有个问题是我不能干预数据生成,这里是随机的, Conditional Generation 这里我们通过初始输入来增加条件, 比如要根据图片来深层文字,这里以image作为输入 当然首先要用cnn将图片生成embeding 为了防止RNN在进行的过程中forget这个输入,可以把图片作为每一步的输入传给网络 在NLP中,就是Se

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

用于文本分类的RNN-Attention网络 https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73381217 Attention机制在NLP上最早是被用于seq2seq的翻译类任务中,如Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇文章所说. 之后在文本分类的任务中也用上Attention机制,这篇博客主要介绍Attention机制在文本分类任务

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow之建造第一个神经网络 1 定义添加层 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.rand

原文:http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=404069&do=blog&classid=141080&view=me&from=space 复杂网络分析库NetworkX学习笔记(1):入门 NetworkX是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析.仿真建模等工作.我已经用了它一段时间了,感觉还不错(除了速度有点慢),下面介绍我

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前言 在 腾讯云TKE - 基于 Cilium 统一混合云容器网络(上) 中,我们介绍 TKE 混合云的跨平面网络互通方案和 TKE 混合云 Overlay 网络方案.公有云 TKE 集群添加第三方 IDC 节点服务中,为了应对客户不同使用场景的需求(特别是对于网络性能损耗的低容忍度要求),TKE 混合云网络方案同时提出了基于 BGP 直接路由的 Underlay 网络方案.该网络模型采用 GoBGP 实现,基于 Cilium 打通了 Node-Pod 以及 Pod-Pod 之间网络,能够保证较

CBAM: Convolutional Block Attention Module 论文地址:https://arxiv.org/abs/1807.06521   简介:我们提出了卷积块注意模块 (CBAM), 一个简单而有效的注意模块的前馈卷积神经网络.给出了一个中间特征映射, 我们的模块按照两个独立的维度.通道和空间顺序推断出注意力映射, 然后将注意力映射相乘为自适应特征细化的输入特征映射.因为 CBAM 是一个轻量级和通用的模块, 它可以无缝地集成到任何 CNN 架构只增加微不足道的间接

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/