神经网络学习（十八）循环神经网络（RNN）的正向和反向传播算法梳理

系列博客是博主学习神经网络中相关的笔记和一些个人理解，仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。 回顾 前面五小节，我们简单学习了卷积神经网络（CNN）反向传播算法的推导，然后我们自己实现了一个浅层卷积神经网络。卷积神经网络在本系列中先告一段落，我们开始学习循环神经网络的相关知识。本系列的主旨是基础学习，大致了解各个神经网络的基本原理。至于更深的应用，我们留待以后学习。 正向传播 网上关于RNN的介绍非常多，我们这里就不多啰嗦了

目标检测 object-detection

This is a list of awesome articles about object detection.from: 引自GitHubR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNLight-Head R-CNNCascade R-CNNSPP-NetYOLOYOLOv2YOLOv3YOLTSSDDSSDFSSDESSDMDSSDPeleeFire SSDR-FCNFPNDSODRetinaNetMegNetRef

openCV目标检测学习笔记（一）

最近在研究一些基于openCV的目标检测算法，由浅入深，今天是第一天。 首先网上下载了一份较简单的来对视频中运动物体进行二值显示的代码进行学习，以下是我的理解，初学者会犯一些错希望大家予以指正。 #include<cv.h>#include "cxcore.h"#include<highgui.h>int main(int argc,unsigned char* argv[]) { 　　 CvC

EdgeFormer: 向视觉 Transformer 学习，构建一个比 MobileViT 更好更快的卷积网

​ 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ​ 论文：https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码：https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer   核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计。通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络，从而获得更好的性能。 本文提出的核心算子，

100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归

逻辑回归avik-jain介绍的不是特别详细，下面再唠叨一遍这个算法。 1.模型 在分类问题中，比如判断邮件是否为垃圾邮件，判断肿瘤是否为阳性，目标变量是离散的，只有两种取值，通常会编码为0和1。假设我们有一个特征X，画出散点图，结果如下所示。这时候如果我们用线性回归去拟合一条直线：hθ(X) = θ0+θ1X，若Y≥0.5则判断为1，否则为0。这样我们也可以构建出一个模型去进行分类，但是会存在很多的缺点，比如稳健性差、准确率低。而

从NIPS2014大会看机器学习新趋势

本文译自：Machine Learning Trends fromNIPS 2014  编者按：John Platt是微软的杰出科学家，也是微软在机器学习领域的领军人物。加入微软17年，一直在机器学习领域埋首耕耘。Platt也是SVM最快的加速算法SMO的提出者。NIPS大会是机器学习领域两大重要学习会议之一，另外一个是ICML。接下来的文章中Platt将和大家分享他所观察到的领域内令人激动的三大趋势。 深度学习和神经网络研究继续保

GitHub裁员10% 所有员工远程办公未来将重点关注AI，GitLab裁员7%

GitHub 宣布裁员 10%，被裁员工将获得过渡补偿，同时完全转向远程办公。 　　近年来，受疫情影响，各公司业务发展缓慢，导致裁员动作频出。GitHub 的母公司微软此前宣布将在 2023 年 1 月中旬裁减 1 万名员工。其他大型科技公司，如 Google、Zoom、戴尔、PayPal、Spotify、亚马逊和 Meta，在过去几个月也都启动了自己的裁员计划。 　　GitHub 宣布裁员 10%， 　　关闭所有实体

GAN生成对抗网络入门理解

有兴趣阅读GAN鼻祖之作的给出链接：  2014年NIPS Generative Adversarial Net 原理解释 GAN核心思想：生成器G与判别器D，双方博弈。 生成器G的输入是手工样本/噪声/随机数之类，通过模型学习（包装）成一个逼真的样本进行输出。这里所谓逼真指的是逼近真实的样本。目的：使得自己造样本的能力尽可能强，强到什么程度呢，你判别网络没法判断我是真样本还是假样本。 判别器D的输入是生成器的输出，二分类模型判断

PyTorch——(8) 正则化、动量、学习率、Dropout、BatchNorm

@ 目录 正则化 L-1正则化实现 L-2正则化 动量 学习率衰减 当loss不在下降时的学习率衰减 固定循环的学习率衰减 Dropout Batch Norm L-1正则化实现 PyTorch没有L-1正则化，所以用下面的方法自己实现 L-2正则化 一般用L-2正则化weight_decay 表示\(\lambda\) 动量 moment参数设置上式中的\(\beta\),表式上一时刻梯度所占

循环神经网络(RNN)–学习笔记

 一、基本概念 　　RNN针对的数据是时序数据。RNN它解决了前馈神经网络，无法体现数据时序关系的缺点。在RNN网络中，不仅同一个隐含层的节点可以相互连接，同时隐含层的输入不仅来源于输入层的输入还包括了上一个隐含层的输出。 　　RNN中主要有以下几个参数： 　　　　（1）Xt表示第t隐含层的输入层的输入, St表示第t隐含层的隐含状态，Yt表示第t隐含层的输出 　　　　（2）U表示Xt的参数，W表示St-1的参数，V表示St的参数

阅读文献《DCRNet：Dilated Convolution based CSI Feedback Comp

这篇文章的作者是广州大学的范立生老师和他的学生汤舜璞，于2022年10月发表在 IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY。 文献提出了一种基于空洞卷积（Dilated Convolution）的CSI反馈网络，即空洞信道重建网络(Dilated Channel Reconstruction Network, DCRNet)。还设计了编码器和解码器块，提高了重建性能并降低计算复杂度。 1 研究背景

【目标检测】Cascade R-CNN 论文解析

@ 目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 网络结构的合理性 3. 网络结构 4. 参考链接 0. 论文链接 Cascade R-CNN 1. 概述   这是CVPR 2018的一篇文章，这篇文章也为我之前读R-CNN系列困扰的一个问题提供了一个解决方案：R-CNN在fine-tuning使用IOU threshold = 0.5来防止过拟合，而在分类阶段，使用softmax因为之前0.5的设定太过宽松(loose

循环神经网络（RNN、RNN变体、RNN训练方法：BPTT）

参考和摘录以下博客，对作者的贡献表示感谢，欢迎参考以下文章！ https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79476763 http://www.cnblogs.com/pinard/p

Keras实现CIFAR-10分类

  仅仅为了学习Keras的使用，使用一个四层的全连接网络对MNIST数据集进行分类，网络模型各层结点数为：3072: : 1024 : 512:10；   使用50000张图片进行训练，10000张测试： precision recall f1-score support airplane 0.61 0.69 0.65 1000 aut

李宏毅深度学习笔记04—RNN 循环神经网络01

1.RNN导出案例---Neural network needs memory      加入记忆元素的案例： 2.RNN的结构   当神经网络有了记忆后，由于存储在memory中的值不同，模型的输出也会不同。   当然，RNN的结构可以是深层的。 3.Bidirectional RNN  双向的循环神经网络   双向RNN的优点：例如填写完形填空时，读了这个句子中挖空前的所有词汇(X1,X2,...Xt-1)，也读了挖