数据集越大使用深度学习效果越明显 对于图片数据适用于CNN神经网络 对于音频,文字翻译适用于RNN神经网络 对于图像与雷达信息的结合,适用于个性化订制的混合神经网络 普通神经网络,CNN,RNN 结构化数据与非结构化数据 对于小尺寸的训练集,工程师的手工调参更重要。可能SVM等机器学习算法的效果超越神经网络的表现效果。 但是...
本篇博客梳理一下深度学习在目标检测这一领域其中最重要的一条主线:RCNN>SPPNet>Fast-RCNN>Faster-RCNN。 当然Faster-RCNN之后还有R-FCN,但是因为R-FCN中位置敏感图这个概念我一直觉得很神奇,所以后面准备单独再写一篇博客来讲R-FCN。 R-CNN 论文《Rich feature hierarchies for accurate object detection and se...
结果表明,与常规 RNN 模型相比,DWNN 模型可以将预测均方误差降低 30%。 Ha 等人在《Forecasting the volatility of stock price index: A hybrid model integrating LSTM with multiple GARCH-type models》中提出将 CNN 用于定量股票选择策略,以确定股市趋势,然后使用 LSTM 预测股票价格,并提出一种混合神经网络模型,...
先将所有建议框像素减去该建议框像素平均值后,再依次将每个227×227的建议框输入AlexNet CNN网络获取4096维的特征,2000个建议框的CNN特征组合成2000×4096维矩阵; 将2000×4096维特征与20个SVM组成的权值矩阵4096×20相乘【20种分类,SVM是二分类器,有20个SVM】,获得2000×20维矩阵表示每个建议框是某个物体类别的得...
(1)把identity跳连接应用到语音情感识别的CNN,LSTM和FCN中进行增强。模型主要分三部分:局部特征提取块(从频域中的低水平特征中提取高水平特征),LSTM块(捕捉长时依赖)和全局特征提取块(对局部特征和长时依赖进行增强)。由于无法获得较大的语料库,聚集了六个语音情感数据集FAU-AIBO,EmoDB,eNTERFACE,LDC Emotional Pro...
④https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/1717 ⑤https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/1851 ⑥https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/2103 ⑦https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/29/ques_id/2110...
5.基于深度学习下的CNN字符识别 在OCR系统中,人工神经网络主要充当特征提取器和分类器的功能,输入是字符图像,输出是识别结果。 但是神经网络同样包含缺点,其需要大量的训练数据,并且耗时巨大。 四、OCR 文本识别阶段识别准确度影响因素分析 文本识别阶段 OCR 软件的性能优劣主要体现在对形近字符的辨识、对图像噪声的免...
时间卷积网络(TCN),是用于序列建模任务的卷积神经网络的变体,结合了 RNN 和 CNN 架构。对 TCN 的初步评估表明,简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络(如 LSTM),同时表现出更长的有效记忆。 TCN 的特征是: 1. TCN 架构中的卷积是因果卷积,这意味着从将来到过去不存在信息「泄漏」; ...
CNN的实现 CNN的三次迭代过程及最终结果 RNN的实现与预测结果 NN的实现与最终结果 SVM的实现与最终结果 pytorch的安装 搭建环境为:Ubuntu18.04 + Anaconda 在官网上找到 在终端执行conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 安装过程中可能会出现卡顿,可将conda的源换成清华镜像即可流畅下载 顺序执行 ...
21.机器学习-21:MachineLN之SVM源码 22.机器学习-22:MachineLN之RL 人脸检测系列: 1.人脸检测——AFLW准备人脸 2.人脸检测——生成矫正人脸——cascade cnn的思想, 但是mtcnn的效果貌似更赞 3.人脸检测——准备非人脸 4.人脸检测——矫正人脸生成标签 ...