NLP进阶之(七)膨胀卷积神经网络1. Dilated Convolutions 膨胀卷积神经网络1.2 动态理解1.2.2 转置卷积动画1.2.3 理解2. Dilated Convolutions 优点3. 应用 理论来自Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016作者将代码贡献于github针对语义分割问题 semantic segmentation,这里使用 dilated convolutions 得…

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改…

本人的第一个深度学习实战项目,参考了网络上诸多牛人的代码,在此谢过,因时间久已,不记出处,就不一一列出,罪过罪过. 我的数据集是我用脚本在网页上扒的,标签是用之前写的验证码识别方法打的.大概用了4000+多张图训练. 我的数据集都经过处理了,降噪,二值化,最后裁剪为18*60的大小,详细见我之前的验证码简单识别那篇随笔. #coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import os import random impo…

对于卷积神经网络的详细介绍和一些总结可以参考以下博文: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6483207.html https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78055192 这里记录的是结合网上资料的一些总结思考 卷积计算 矩阵的卷积,即两个矩阵对应位置的元素相乘后相加.这里是张量的卷积. 卷积层和池化层的作用 卷积层试图将神经网络中的每一小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征.池化层可以进一步…

这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了.之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,当然主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程. 2,深入学习卷积神经网络(CNN)的原理知识,这次是对CNN进行深入的学习,对其原理知识认真学习,明白了神经网络如何识别图像,知道了卷积如何运行,池化如何计算,常用的卷积神经网络都有哪些等等. 3,Tensor…

作者:韩信子@ShowMeAI,路遥@ShowMeAI,奇异果@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/248 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 ShowMeAI为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learn…

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…

此篇文章是Denny Britz关于CNN在NLP中应用的理解,他本人也曾在Google Brain项目中参与多项关于NLP的项目. · 翻译不周到的地方请大家见谅. 阅读完本文大概需要7分钟左右的时间,如果您有收获,请点赞关注 :) 一.理解NLP中的卷积神经网络(CNN) 现在当我们听到神经网络(CNN)的时候,一般都会想到它在计算机视觉上的应用,尤其是CNN使图像分类取得了巨大突破,而且从Facebook的图像自动标注到自动驾驶汽车系统,CNN已经成为了核心. 最近,将CNN应用于NLP也…

卷积神经网络比神经网络稍微复杂一些,因为其多了一个卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). 使用mnist数据集,n个数据,每个数据的像素为28*28*1=784.先让这些数据通过第一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*1的feature,这个feature的个数设为64.接着经过一个池化层,让这个池化层的窗口为2*2.然后在经过一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*64的feature,这个featurn的个数设置为128,.接着经过一个池化…

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就…