目录 Abstract Introduction PROPOSED CNN STRUCTURE INITIAL CNN ANALYSIS EXPERIMENTAL STRUCTURE AND ALGORITHMS MATERIALS AND METHODS DATASET PREPROCESSING OF IMAGES FEW-SHOT LEARNING AND DISTANCE TRAINING STRATEGY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS NEAREST NE…

1,概述 在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的.其结构如下 在计算句子语义相似度的时候,都是以句子对的形式输入到网络中,孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子,然后通过曼哈顿距离,欧式距离,余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度. 孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络,这两者的定义: 孪生网络:两个网络结构相同且共享参数,当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型: 伪孪生网络:两个网络结构相同但不共享参数,或者两个网络结构不同,当两个句子结构…

基于孪生卷积网络(Siamese CNN)和短时约束度量联合学习的tracklet association方法 Siamese CNN Temporally Constrained Metrics Tracklet Association MTT MOT 读 'B. Wang, L. Wang, et.al. Joint Learning of Siamese CNNs and Temporally Constrained Metrics for Tracklet Association[j],…

Multi-class classification多类别分类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.8 Softmax regression 原有课程我们主要介绍的是二分分类(binary classification),这种分类只能有两种可能的标记0或1,如果我们要进行多类别的分类呢... 有一种logistic回归的一般形式叫做Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时作出预测,或者说是多种分类的一个,不只是识别两个分类. 以识别图片的例子而言,我们设总的类别数为…

摘要:我们提出了一个使用卷积网络进行分类.定位和检测的集成框架.我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法.我们还介绍了一种新的深度学习方法,通过学习预测对象边界来定位.然后通过边界框累积而不是抑制边界框以增加检测置信度.我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务.该集成框架是ImageNet大型视觉识别挑战2013(ILSVRC2013)本地化任务的获胜者,在检测和分类任务方面取得了非常有竞争力的成果.在赛后工作中,我们为检测任务建立了一个新的技术状态.最后,我们从我…

最近在多个关键词(小数据集,无监督半监督,图像分割,SOTA模型)的范畴内,都看到了这样的一个概念,孪生网络,所以今天有空大概翻看了一下相关的经典论文和博文,之后做了一个简单的案例来强化理解.如果需要交流的话欢迎联系我,WX:cyx645016617 所以这个孪生网络入门,我想着分成上下两篇,上篇也就是这一篇讲解模型理论.基础知识和孪生网络独特的损失函数:下篇讲解一下如何用代码来复线一个简单的孪生网络. 1 名字的由来 孪生网络的别名就会死Siamese Net,而Siam是古代泰国的称呼,所以…

一.基本信息 标题:基于UML网络教学管理平台模型的搭建 时间:2013 出版源:网络安全技术与应用 领域分类:UML:网络教学管理平台:模型 二.研究背景 问题定义:网络教学管理平台模型的搭建 难点:模型的分析与设计, 相关工作:分析阶段,设计阶段,用例模型的构成,静态模型和动态模型的交互联系. 三.创新方法 1.静态模型主要借助类图描述 2.用时序图的形式体现动态模型的交互性 四.实验 实验:网络教学管理平台模型的搭建 要探究的问题:确定创建用例图的参与者,相关模型的构建,系统的分析与设计.…

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特…

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…

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度…

基于LeNet网络的中文验证码识别 由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8…

 基于opencv网络摄像头在ubuntu下的视频获取 1  工具 原料 平台 :UBUNTU12.04 安装库  Opencv-2.3 2  安装编译运行步骤 安装编译opencv-2.3  参考http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/23547847 提前下载OPENCV源码包 官方:http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-unix/ 我的:http://do…

基于ffmpeg网络播放器的教程与总结   一.         概述 为了解决在线无广告播放youku网上的视频.(youku把每个视频切换成若干个小视频). 视频资源解析可以从www.flvcd.com获取,此网站根据你输入的优酷的播放网页地址解析成若干个真实的视频地址. 二.         实现 首先搜索关闭网络播放器(流媒体播放器的实现方法) 得出的结论,目前主流的播放器分三大阵营微软,苹果,基于FFmpeg内核的.所以我决定从ffmpeg开源的播放器入手. 最出名的ffmpeg播放器…

[转自百度文库] 基于CRF工具的机器学习方法命名实体识别的过程 | 浏览:226 | 更新:2014-04-11 09:32 这里只讲基本过程,不涉及具体实现,我也是初学者,想给其他初学者一些帮助,如有不对,请多包涵 方法/步骤   语料的收集整理.部分专业有完整的语料库(包括训练语料和测试语料,这些语料不需要再进行人工标注).如果没有,个人就要根据专业需求上网上用工具抓取,下载,预处理(对中文语料需要进行分词处理和词性标注预处理),同时要对训练预料进行人工标注,很浪费时间.个人建议初学者直接…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/73602708 博客核心内容: 1.Socket是什么 2.基于TCP协议的网络编程模型(进阶代码) 3.基于TCP协议的网络编程带来的两个问题以及相应的解决措施(通信循环和链接循环) 4.socket.error: [Errno 98] Address already in use(IP地址和端口号已经被占用的解决措施) 5.基于socke…

Raknet是一个基于UDP网络传输协议的C++网络库,允许程序员在他们自己的程序中实现高效的网络传输服务.通常情况下用于游戏,但也可以用于其它项目. Raknet有以下好处: 高性能 在同一台计算机上,Radnet可以实现在两个程序之间每秒传输25,000条信息: 容易使用 Raknet有在线用户手册,视频教程.每一个函数和类都有详细的讲解,每一个功能都有自己的例程 跨平台,当前Raknet支持Windows, Linux, Macs,可以建立在Visual Studio, GCC, Code…

深度学习|基于LSTM网络的黄金期货价格预测 前些天看到一位大佬的深度学习的推文,内容很适用于实战,争得原作者转载同意后,转发给大家.之后会介绍LSTM的理论知识. 我把code先放在我github上,大家有需要的自行下载,等原作者上传相关code时,我再告诉大家.欢迎大家关注大佬的公众号. https://github.com/RankXiaoLong/PythonVisualization import pandas as pd import datetime import matplotl…

代谢是生命体内化学反应的总称,其所包含的代谢物变化规律可直接反映生命体的健康状态.非靶向代谢组学(untargeted metabolomics)可以在系统水平测量生命体内生理或病理状态下所有代谢物的含量变化,为研究其生物学机理提供依据.液相色谱-质谱联用(LC-MS)技术是代谢组学研究的主要工具之一.为了能够将采集的质谱数据信息转变为有效的生物学信息,首先就必须对代谢峰进行代谢物的结构鉴定.然而,到目前为止,在基于 LC-MS 的非靶向代谢组学中,大规模的代谢物结构鉴定仍然是一项非常具有挑战性…

文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似 n-gram 的关键信息. TextCNN的详细过程原理图见下: keras 代码: def convs_block(data, convs=[3, 3, 4, 5, 5, 7, 7], f=256): pools = [] for c in convs: conv = Activation(activation="relu")(BatchNormalization()( Conv1D(filters=f, kernel_size=c, p…

from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples (including code and tutorial for most examples) using TensorFlow. (Stay tuned, as I keep updating the p…

问题:一个数据又多个标签,一个样本数据多个类别中的某几类:比如一个病人的数据有多个疾病,一个文本有多种题材,所以标签就是: [1,0,0,0,1,0,1] 这种高维稀疏类型,如何计算分类准确率? 分类问题: 二分类 多分类 多标签 Keras metrics (性能度量) 介绍的比较好的一个博客: https://machinelearningmastery.com/custom-metrics-deep-learning-keras-python/ 还有一个介绍loss的博客: https:/…

主题列表:juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, greenwillow, v-green, vue-pro, healer-readable 贡献主题:https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: smartblue highlight: 在上一篇文章中已经讲解了Siamese Net的原…

本文摘录自<手机端运行卷积神经网络的一次实践 – 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能> 只截取感兴趣 的片段. . 一.边缘检测 1.传统边缘检测 Google 搜索 opencv scan document,是可以找到好几篇相关的教程的,这些教程里面的技术手段,也都大同小异,关键步骤就是调用 OpenCV 里面的两个函数,cv2.Canny() 和 cv2.findContours(). 看上去很容易就能实现出来,但是真实情况是,这些教程,仅仅是个 demo 演示…

采用 HT 开发网络拓扑图非常容易,例如<入门手册>的第一个小例子麻雀虽小五脏俱全:http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/examples/example_overview.html 该例子展示了如何构建两个节点.一条连线.以及一个 Group 的组合效果.结合 <数百个 HTML5 例子学习 HT 图形组件 – 拓扑图篇>可以容易理解构建一个拓扑界面基本上就是操作 DataModel 数据模型,以下为构建上图界面效果…

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如…

今天开始我们就从最基础解析如何构建 HTML5 Canvas 拓扑图应用,HT 内部封装了一个拓扑图形组件 ht.graph.GraphView(以下简称 GraphView)是 HT 框架中 2D 功能最丰富的组件,其相关类库都在 ht.graph 包下.GraphView 具有基本图形的呈现和编辑功能,拓扑节点连线及自动布局功能,电力和电信等行业预定义对象,具有动画渲染等特效,因此其应用面很广泛,可作为监控领域的绘图工具和人机界面,可作为一般性的图形化编辑工具,可扩展成工作流和组织图等企业应…

计算机网络的拓扑结构是引用拓扑学中研究与大小,形状无关的点.线关系的方法.把网络中的计算机和通信设备抽象为一个点,把传输介质抽象为一条线,由点和线组成的几何图形就是计算机网络的拓扑结构.网络的拓扑结构反映出网中各实体的结构关系,是建设计算机网络的第一步,是实现各种网络协议的基础,它对网络的性能,系统的可靠性与通信费用都有重大影响.拓扑在计算机网络中即是指连接各结点的形式与方法:在网络中的工作站和服务器等网络单元抽象为"点":网络中的电缆等抽象为"线".影响网络性能.…

前言 发现大家对于我从 json 文件中直接操作节点属性来控制界面的动态变化感到比较好奇,所以这篇就针对数据绑定以及如何使用这些绑定的数据做一篇说明,我写了一个简单的例子,基于机房工控的服务器上设备的灯闪烁现象.我们从 2d 和 3d 两个角度来分析数据绑定的问题. 效果图 2d                                                                                 3d          代码实现 其实不管是 2d 还是…

MJPG简介: MJPG是MJPEG的缩写,但是MJPEG还可以表示文件格式扩展名. MJPEG 全名为 "Motion Joint Photographic Experts Group",是一种视频编码格式, Motion JPEG技术常用与闭合电路的电视摄像机的模拟视频信号"翻译"成视频流,并存储在硬盘上.典型的应用如数字视频记录器等.MJPEG不像MPEG,不使用帧间编码,因此用一个非线性编辑器就很容易编辑.MJPEG的压缩算法与MPEG一脉相承,功能很强大,…

网络请求是全部App都不可缺少的功能,假设每次开发都重写一次网络请求或者将曾经的代码拷贝到新的App中,不是非常合理,出于此目的,我希望将整个网络请求框架独立出来,与业务逻辑分隔开,这样就能够避免每次都要又一次编写网络请求,于是基于我比較熟悉的asynchttpclient又一次二次封装了一个网络请求框架. 思路:网络请求层唯一的功能就是发送请求,接收响应数据,请求取消,cookie处理这几个功能,二次助封装后这些功能能够直接调用封装好的方法就可以. 二次助封装代码例如以下: 1.功能接口: /…