给出一个PyTorch的代码,来自github:https://github.com/mattmacy/vnet.pytorch 这论文还没有复现,所以这份代码主要还是对着论文理解V-Net的结构用的。
下面对模型详细介绍,最主要的是Answer Content Modeling和Cross-Passage Answer Verification,其他的地方和其他模型大同小异。 Overview 整个模型是End-to-End的,输入是Question和Passages,输出是Answer,也就是抽取的span,所以说,这应该是抽取式模型里效果最好的了。 Question and Passage Modeling 把每一个token的Glove...
论文阅读笔记(五十四):V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
V-Net论文笔记 原文:《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》一、这篇文章的核心...(loss function),以解决图像分割任务中,前景(foreground)与后景(background)比例不平衡带来的问题。 二、V-Net从上图中可以清楚的看到这个网络的结构,这里对一些细节 ...
U-Net:用于生物医学图像分割的卷积网络 翻译自:k3v1n1990s 原论文:U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 上传者:k3v1n1990s时间:2018-01-04 各大论文网站账号和密码 各大论文网站账号和密码 上传者:lvpengstar时间:2013-12-16 ...
Inception-V2 论文地址 参数详情 2019120506.jpg 模型结构特点 第一:Inception V2吸收了VGGNet的优点,利用多个小尺度卷积代替一个大尺度卷积,节省计算量。 第二:引入BN(Batch Normalization)避免梯度消失(inception V1中使用多个中间层loss,避免梯度消失)。
GoogLeNetv1 论文研读笔记 Going deeper with convolutions 原文链接 摘要 研究提出了一个名为“Inception”的深度卷积神经网结构,其目标是将分类、识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次。这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化。这一目标的实现是通过细致的设计,使得在保持计算消耗稳定不变的...
这里列出了他们准备文本描述的模板,通过这些模板,可以把一个带有歧义的单词,变成一个有意义的图像描述,比如论文里举例:boxer,当只提到这个词的时候,我们可能以为它是个拳击手,但是当结合了模板A photo of a {label}, a type of pet.(其中{label}替换成boxer)那么boxer就可以被理解为一种狗(其中在生成数据的...
预训练模型你可以在原论文官网 MatConvNet.http://www.vlfeat.org/matconvnet/pretrained/找到并下载。 完整的ipynb文件参见博主github:https://github.com/Hongze-Wang/Deep-Learning-Andrew-Ng/tree/master/homework Deep Learning & Art: Neural Style Transfer ...
最原始的Google-net结构 Inception V1 上图是论文中提出的最原始的版本,所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做,那5×5的卷积核所需的计算量就太大了,造成了特征图厚度很大。为了避免这一现象提出的inception具有如下结构,在3x3前,5x5前,max pooling后分别加上了1x1的卷积核起到了降低特征图厚度的作用,也...