原文地址:https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在機器學習領域,ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方 ...
Name Year Chararcteristics Paper link LeNet 開山之作,實現了參數共享,局部感知,平均池化降采樣 LeNet AlexNet 使用ReLU解決梯度彌散,使用dropout解決過擬合,多GPU訓練提升速度,提出了局部響應歸一化 LRN 進一步防止梯度爆炸 后來證明不如BN ,數據增強提升了泛化性能 AlexNet ZFNet 類似於AlexNet,卷積核的 ...
2019-09-04 14:49 0 754 推薦指數:
原文地址:https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在機器學習領域,ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方 ...
模型壓縮經典的論文總結於此,方便以后查找!!! Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作,使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數,來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn ...
本科畢業設計涉及用機器學習的方法訓練預測模型,線性回歸、SVM、RF等方法表現均不理想,於是需要用簡單的神經網絡方法做對比實驗。在對NN的優化沒有深入理解的情況下,直接調用了R包提供的接口,在此略作記錄,供以后反思改進。 主要用到了nnet、neuralnet、h2o這幾個包,具體的建模 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法要點與推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 6.適用場合 內容: 1.算法概述: 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)最開始是為了解決圖像識別問題被設計 ...
由於新的神經網絡架構無時無刻不在涌現,想要記錄所有的神經網絡是很困難的事情。要把所有這些縮略語指代的網絡(DCIGN,IiLSTM,DCGAN等)都弄清,一開始估計還無從下手。 下表包含了大部分常用的模型(大部分是神經網絡還有一些其他的模型)。雖然這些架構都是新奇獨特的,但當我 ...
Keras中有一個層是Flatten層,這個層可以把二維的圖片轉換成一維的數據,因此不需要單獨做處理,而是在做完各種數據預處理后,用這個平層,把二維的數據處理成一維。 Keras模型 ...
從神經網絡到卷積神經網絡(CNN)我們知道神經網絡的結構是這樣的: 那卷積神經網絡跟它是什么關系呢?其實卷積神經網絡依舊是層級網絡,只是層的功能和形式做了變化,可以說是傳統神經網絡的一個改進。比如下圖中就多了許多傳統神經網絡沒有的層次。 卷積神經網絡的層級結構 • 數據輸入層 ...