接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.…

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…

前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…

前言: 随着超量类别PR和高精度的需求,人工特征方法局限性凸显出来,固定的特征hash压缩映射因其压缩损失.表现为特定的特征hash方法,在海量的同类数据集上近邻特性变差,而在不同类别的数据上面隔离性又出现问题. 既然人工构建的特征hash函数并不能满足每一个场景的需求,每个经验都有局限,且特征提取的压缩映射必然导致压缩损失,为何不略过此环节,使用数据来完成此过程.越多的数据可生成越精确的分类结果,这就引出了一站式图像处理PR方法--CNN方法.IPPR又从框架分治法回到一站式框架方法. 从20…

前言: ANN是个语义黑箱的意思是没有通用明确的函数表示,参数化的模型并不能给出函数的形式,更进而不能表示函数的实际意义. 而CNN在图像处理方面具有天然的理论优势,而Conv层和Polling层,整流层等都有明确的意义.可以跳过函数形式直接进行语义级别的解析. 可视化是直观理解的一个重要方式,CNN可视化可以辅助对特定数据集绕过语法,直接进行特定网络语义级别的解析.在CNN可视化之后,你可以看到整个特征提取的表象和结果. 这就是一个有趣的地方,我们难以规约卷积核有怎样的函数形式,有怎么样的语法…

类似于SVM,CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长.比如向量机方法,使用可以映射到无穷维的高斯核,即使进行两类分类,在大数据集上得到高精度,即保持准确率和高精度的双指标,支持向量的个数会随着数据集增长,SVM三层网会变得非常宽.CNN方法的多层结构,在保留边缘映射的数目的同时可以有效地降低"支持向量"的个数,是通过函数复合-因式分解得到的,至于要使用多少层的网络,每一层网神经元的个数,两层之间的链接方式,理论上也应该有一般的指导规则. 参考链接:人工机器:作…

在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法.而在DNN大类中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一.CNN广泛的应用于图像识别,当然现在也应用于NLP等其他领域,本文我们就对CNN的模型结构做一个总结. 在学习CNN前,推荐大家先学习DNN的知识.如果不熟悉DNN而去直接学习CNN,难度会比较的大.这是我写的DNN的教程: 深度神经网络(DNN)模型与前向传播算法 深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP) 深度…

前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构,WideResNet,FractalNet,DenseNet,ResNeXt,DPN,SENet.另外,在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中,我简单介绍了ImageNet和历年冠军. AlexNet 贡献:ILSVRC2012冠军,展现出了…

前言 在论文笔记:CNN经典结构1中主要讲了2012-2015年的一些经典CNN结构.本文主要讲解2016-2017年的一些经典CNN结构. CIFAR和SVHN上,DenseNet-BC优于ResNeXt优于DenseNet优于WRN优于FractalNet优于ResNetv2优于ResNet,具体数据见CIFAR和SVHN在各CNN论文中的结果.ImageNet上,SENet优于DPN优于ResNeXt优于WRN优于ResNet和DenseNet. WideResNet( WRN ) mot…

[LeetCode] Maximum Product Subarray的4种解法 leetcode每日解题思路 221 Maximal Square LeetCode:Subsets I II (2)数学题或者"智力"题. 如果一个女生说,她集齐了十二个星座的前男友,我们应该如何估计她前男友的数量? 如何理解矩阵的「秩」?: 「秩」是图像经过矩阵变换之后的空间维度 「秩」是列空间的维度 矩阵低秩的意义?:低秩表征着一种冗余程度.秩越低表示数据冗余性越大,因为用很少几个基就可以表达所有数…