深度学习论文笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes

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这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断,采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路,将机械振动信号按照故障类型进行分类. 文章的核心创新点:复杂旋转机械系统的振动信号包含着很多不同频率的冲击和振荡成分,而且不同频带内的振动成分在故障诊断中的重要程度经常是不同的,因此可以按照如下步骤设计深度神经网络,实现对不同频带信息自适应加权的功能. 第一步:对振动信号进行离散小波包分解,构建小波包系数矩阵,作为深度学习算法的输入. 第二步:作者设计了一种动态加权层(dynamic weight…

深度学习论文笔记-Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes

来自:CVPR 2014 作者:Yi Sun ,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang 题目:Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示(DeepID),进而进行人脸的分类. 长处:在人脸验证上面做,能够非常好的扩展到其它的应用,而且夸数据库有效性:在数据库中的类别越多时,其泛化能力越强,特征比較少,不像其它特征好几K甚至上M,好的泛化能力+只是拟合…

深度学习论文笔记：Fast R-CNN

知识点 mAP:detection quality. Abstract 本文提出一种基于快速区域的卷积网络方法(快速R-CNN)用于对象检测. 快速R-CNN采用多项创新技术来提高训练和测试速度,同时提高检测精度. 采用VGG16的网络:VGG: 16 layers of 3x3 convolution interleaved with max pooling + 3 fully-connected layers Introduction 物体检测相对于图像分类是更复杂的,应为需要物体准确的位置…

论文笔记——Deep Residual Learning for Image Recognition

论文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet--MSRA何凯明团队的Residual Networks,在2015年ImageNet上大放异彩,在ImageNet的classification.detection.localization以及COCO的detection和segmentation上均斩获了第一名的成绩,而且Deep Residual Learning for Image Recognition也获得了CVPR20…

深度残差网(deep residual networks)的训练过程

这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2.这些训练代码需要和pydataset包.下面介绍这两个包的安装方法. (1)pyfunt需要安装. 用命令:pip install git+git://github.com/dnlcrl/PyFunt.git 进行下载安计. 安装时…

深度学习课程笔记（十八）Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE

深度学习课程笔记(十八)Deep Reinforcement Learning - Part 1 (17/11/27) Lectured by Yun-Nung Chen @ NTU CSIE 2018-08-11 13:42:23 This video can be found from: https://www.youtube.com/watch?v=yQdD_R_I6vc Slides: https://www.csie.ntu.edu.tw/~yvchen/f106-adl/doc/1…

深度学习论文翻译解析（四）：Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…