主要包括selective schedule和pipeline schedule selective schedule是指由于图的稀疏性,可能在计算e~ij~的时候,用不到v~i~和v~j~的所有节点,传出用不到的数据会占用带宽,所以会在CPU端加一个filter,只传输有用的node feature,实际传输会衡量一下filter+trans和整个trans相比哪个cost比较大 为了重叠通信和计算,需要...
胶囊神经网络(Capsule Neural Network - CapsNet)于2017年被Hinton团队提出,其通过在CNN中引入胶囊结构以获得更稳定的输出,更好的解决模型的层次连接问题和“Picass problem”(识别图片中拥有所有正确的part,但是它们间location relationship却并不正确) 图15. 毕加索问题 在传统的CNN网络中,浅层的神经元主要学习图像的...
完整代码:可参见我的github项目:https://github.com/RaySunWHUT/NeuralNetwork/blob/master/NerualNetwork/neural_network/week4/L_NN.py 欢迎star、fork。 此处,将结合吴恩达老师在Coursera上的Deep Learning and Neural Nework课程以及MIT的IntroduceToDeeplearning的课程讲义,讲述基本DNN的实现过程。(拖了这么久,没时间...
2006年的3篇论文改变了这种状况,由Hinton的革命性的在深度信念网(Deep Belief Networks, DBNs)上的工作所引领: Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learning algorithm for deep belief nets.Neural Computation 18:1527-1554, 2006 Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo La...
Computation Cost 计算成本 computer vision 计算机视觉 conditional random field(CRF)条件随机域/场 convergence 收敛 conversational agent(CA)会话代理 convexity 凸性 convolutional neural network(CNN)卷积神经网络 Cost Function 成本函数 cross entropy 交叉熵 ...
Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learning algorithm for deep belief netsNeural Computation 18:1527-1554, 2006 Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle,Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Info...
Inception:network-in-network。神经网络的每一层都是另一个网络本身,可以用来在计算效率较高的情况下构建更深层次的网络 DenseNet:DenseNets connect the outputs of each layer to every subsequent layer resembling the connectivity pattern of fully-connected neural networks.每一层都接受它前面所有层的输出。
AlphaTree : Graphic Deep Neural Network 神经网络模型图示 在AI学习的漫漫长路上,理解不同文章中的模型与方法是每个人的必经之路,偶尔见到Fjodor van Veen所作的A mostly complete chart of Neural Networks和 FeiFei Li AI课程中对模型的画法,大为触动。决定将深度神经网络中的一些模型 进行统一的图示,便于大家...
这里不负责任地理解下,举个样例在Autoencoder中,无监督学习学的是feature。有监督学习用在fine-tuning. 比方每个neural network 学出的hidden layer就是feature,作为下一次神经网络无监督学习的input……这样一次次就学出了一个deep的网络,每一层都是上一次学习的hidden layer。
D. L. Ruderman. The statistics of natural images. Network: computation in neural systems, 5(4):517–548, 1994. J. Huang and D. Mumford. Statistics of natural images and models. In Proc. CVPR, 1999. 那么视频信号 I(x, y, t) 呢?