ImageNet 是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. 是由李飞飞团队从2007年开始,耗费大量人力,通过各种方式(网络抓取,人工标注,亚马逊众包平台)收集制作而成,它作为论文在CVPR-2009发布.当时人们还很怀疑通过更多数据就能改进算法的看法. 深度学习发展起来有几个关键的因素,一个就是庞大的数据(比如说ImageNet),一个是GPU的出现.(还有更优的深度模型,更好的优化算法,可以说数据和GPU推动了这些的产生,这些产生继续推动深度学习的发展). ILSV

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/I5XgYrPCCGyfV2qTI0sJhQ 深度神经网络自出现以来,已经成为计算机视觉领域一项举足轻重的技术.其中,ImageNet 图像分类竞赛极大地推动着这项新技术的发展.精确计算水平取得了稳步的增长,但颇具吸引力的模型应用尚未得到合理的利用. 本文将综合分析实际应用中的几项重要指标:准确度.内存占用.参数.操作时间.操作次数.推理时间.功耗,并得出了以下几项主要研究结论: 功耗与批量大小.体系结构无关: 准确度与推理时间呈

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu

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

实战:https://github.com/jiangxinyang227/NLP-Project 一.简介: 1.传统的文本分类方法:[人工特征工程+浅层分类模型] (1)文本预处理: ①(中文) 文本分词 正向/逆向/双向最大匹配; 基于理解的句法和语义分析消歧: 基于统计的互信息/CRF方法: WordEmbedding + Bi-LSTM+CRF方法 去停用词:维护一个停用词表 (2)特征提取 特征选择的基本思路是根据某个评价指标独立的对原始特征项(词项)进行评分排序,从中选择得分最高的

在网易云课堂上学习计算机视觉经典课程cs231n,觉得有必要做个笔记,因为自己的记性比较差,留待以后查看. 每一堂课都对应一个学习笔记,下面就开始第一堂课. 这堂课主要是回顾了计算机视觉的起源及其后来的发展,有助于学者理清计算机视觉的研究主题和发展脉络. 首先介绍了计算机视觉的相关领域,因为它不仅仅关乎计算机科学,还涉及生物,物理,工程等等学科,是一门综合性很强的学科. 接着从物种大爆炸讲起 推测生物有了视觉后极大地扩张了活动区域,带来了生物的蓬勃发展. 接着讲计算机视觉在近现代的发展,这里省略

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,

原文:https://github.com/dmlc/mxnet/issues/797 神经网络本质上是一种语言,我们通过它来表达对应用问题的理解.例如我们用卷积层来表达空间相关性,RNN来表达时间连续性.根据问题的复杂性和信息如何从输入到输出一步步提取,我们将不同大小的层按一定原则连接起来.近年来随着数据的激增和计算能力的大幅提升,神经网络也变得越来越深和大.例如最近几次imagnet竞赛的冠军都使用有数十至百层的网络.对于这一类神经网络我们通常称之为深度学习.从应用的角度而言,对深度学习最重

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得. 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate).权值初始化(Weight Initialization).网络层数(Layers) 单层神经元数(Units).正则惩罚项(Regularizer|Normalization) 这五大超参数使得神经网络更像是一门

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

目录 写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 Group Convolution分组卷积,最早见于AlexNet--2012年Imagenet的冠军方法,Group Convolution被用来切分网络,使其在2个GPU上并行运行,AlexNet网络结构如下: Convolution VS Group Convolution 在介绍Gro

博主原文链接:用TensorFlow教你做手写字识别(准确率94.09%) 如需转载,请备注出处及链接,谢谢. 2012 年,Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 赢得 ImageNet 挑战赛冠军,基于CNN的图像识别开始受到普遍关注,CNN 成为了图像分类的黄金标准,自那以后,科学界掀开了基于深度神经网络对图像识别的大探索,现如今,深度学习对图像的识别能力已经超出了人眼的辨别能力.本公众号的图像识别系列将循序渐进,层层深入的带领读

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

AlexNet学习笔记 目录 AlexNet整体结构 CNN 全连接 TensorFlow实现 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的.是由五层CNN和3层全连接实现的,用于分类网络.虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现,但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方,它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调,所以下面我们将从AlexNet入手,理解卷积神经网络的一

Reference. Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2012, 25(2):2012.https://code.google.com/p/cuda-convnet/ 说来惭愧,看了深度学习快五个月了,前几周的Pa

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le

主要内容: 1.CNN之Alex-net的测试 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 2012年以Alex-net为代表的

题目:Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation 作者:Hyeonwoo Noh, Seunghoon Hong, Bohyung Han 年份:2015 会议:ICCV 说面: Segmantic Segmentation(语义分割) 简单来说就是对图像的每个像素都做分类.输入左边的图片会得到右边分割后后图片. 2.解决的问题 之前使用FCN(注:FCN是2015年发表的论文第一次将卷积神经网络用于语义分割,实现了端到端的语