论文笔记(2)-Dropout-Regularization of Neural Networks using DropConnect

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论文笔记《Notes on convolutional neural networks》

这是个06年的老文章了,但是很多地方还是值得看一看的. 一.概要主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,关键是卷积层和polling层的BP推导讲解. 二.经典BP算法前向传播需要注意的是数据归一化,对训练数据进行归一化到 0 均值和单位方差,可以在梯度下降上改善,因为这样可以防止过早的饱,这主要还是因为早期的sigmoid和tanh作为激活函数的弊端(函数在过大或者过小的时候,梯度都很小),等现在有了RELU和batch normali…

【论文翻译】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 摘要和Prior Work就略了,懒:) Summary: 总的来说,MobileNet相对于标准卷积过程有以下几点不同: 1) 将标准的卷积操作分为两步:depthwise convolution和pointwise convolution.即…

深度学习笔记（三）Constitutional Neural Networks

一. 预备知识包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar…

论文笔记：dropout

Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors arXiv preprint arXiv: 1207.0580, 2012 G.E. Hinton, N. Srivastava, A. Krizhevsky, I. Sutskever, and R. Salakhutdinov Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overf…

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week2 Neural Networks Basics课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week2 Neural Networks Basics 2.1 Logistic Regression as a Neutral Network 2.1.1 Binary Classification 二分类逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.首先我们从一个问题开始说起,这里有一个二分类问题的例子,假如你有一张图片作为输入,比…

【DeepLearning学习笔记】Coursera课程《Neural Networks and Deep Learning》——Week1 Introduction to deep learning课堂笔记

Coursera课程<Neural Networks and Deep Learning> deeplearning.ai Week1 Introduction to deep learning What is a Neural Network? 让我们从一个房价预测的例子开始讲起. 假设你有一个数据集,它包含了六栋房子的信息.所以,你知道房屋的面积是多少平方英尺或者平方米,并且知道房屋价格.这时,你想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数. 如果使用线性回归进行拟合,那么可以拟合出一条直线.但…

【论文阅读】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…