VGG卷積神經網絡模型解析
VGG卷積神經網絡模型解析 一：VGG介紹與模型結構 VGG全稱是Visual Geometry Group屬於牛津大學科學工程系，其發布了一些列以VGG開頭的卷積網絡模型，可以應用在人臉識別、圖像分類等方面，分別從VGG16～VGG19。VGG研究卷積網絡深度的初衷是想搞清楚卷積 ...
原文：神經網絡模型（二）— 卷積神經網絡用於知識圖譜嵌入（ConvE、ConvKB、R-GCN、ConvR）
目錄 ConvE 模型 問題提出 D 卷積和 D 卷積 ConvE 實驗 數據集 Inverse Model 模型參數 鏈接預測結果 消融實驗 代碼 ConvKB 模型 實驗 代碼 R GCN 模型 神經關系建模 實體分類 鏈接預測 實驗 實體分類實驗 鏈接預測 代碼 ConvR 模型 問題提出 ConvR loss 與訓練 實驗 代碼 這幾篇論文都是用卷積神經網絡做知識圖譜嵌入的，包括一維 二 ...
2021-05-18 20:14 22 9870 推薦指數：
相關推薦
卷積神經網絡模型可解釋性
卷積神經網絡模型可解釋性 缺乏可解釋性仍然是在許多應用中采用深層模型的一個關鍵障礙。在這項工作中，明確地調整了深層模型，這樣人類用戶可以在很短的時間內完成他們預測背后的過程。具體地說，訓練了深度時間序列模型，使得類概率預測具有較高的精度，同時被節點較少的決策樹緊密地建模。使用直觀的玩具例子 ...
CNN-1: LeNet-5 卷積神經網絡模型
1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...
圖卷積神經網絡(GCN)入門
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html 圖卷積網絡Graph Convolutional Nueral Network，簡稱GCN，最近兩年大熱，取得不少進展。不得不專門為GCN開一個新篇章，表示其重要程度。本文結合大量參考文獻 ...
CNN-4: GoogLeNet 卷積神經網絡模型
1、GoogLeNet 模型簡介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一種全新的深度學習結構，該模型獲得了ImageNet挑戰賽的冠軍。 2、GoogLeNet 模型的提出 1）在這之前的AlexNet、VGG等結構都是通過增大網絡的深度（層數）來獲得更好 ...
使用PyTorch簡單實現卷積神經網絡模型
這里我們會用 Python 實現三個簡單的卷積神經網絡模型：LeNet 、AlexNet 、VGGNet，首先我們需要了解三大基礎數據集：MNIST 數據集、Cifar 數據集和 ImageNet 數據集 三大基礎數據集 MNIST 數據集 MNIST數據集是用作手寫體識別的數據集 ...
經典深度卷積神經網絡模型原理與實現
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）最初是為解決圖像識別等問題設計的，在早期的圖像識別研究中，最大的挑戰是如何組織特征，因為圖像數據不像其他類型的數據那樣可以通過人工理解來提取特征。卷積神經網絡相比傳統的機器學習算法，無須手工提取特征，也不需要使用諸如 ...