NETWORKS主题的文章列表，还有NETWORKS的技术要点_第1页

ORA-00136: invalid LISTENER_NETWORKS specification #string

文档解释ORA-00136:invalidLISTENER_NETWORKSspecification#stringCause:ThesyntaxforthenthLISTENER_NETWORKSspecificationwasinvalid.Action:RefertotheOracleReferenceManua...

IT技术学习 ·2023-07-09

ORA-00137: invalid LISTENER_NETWORKS specification with NAME=string

文档解释ORA-00137:invalidLISTENER_NETWORKSspecificationwithNAME=stringCause:ThesyntaxfortheLISTENER_NETWORKSspecificationwiththeindicatedNAMEwasinvalid.Action:Refer...

IT技术学习 ·2023-07-09

《MATLAB Deep Learning：With Machine Learning，Neural Networks and Artificial Intelligence》选记

一、TrainingofaSingle-LayerNeuralNetwork1DeltaRuleConsiderasingle-layerneuralnetwork,asshowninFigure 2-11.Inthe figure,diisthecorrectoutputoftheoutputno...

代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（7）：Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation

UCBerkeley的DeepakPathak使用了一个具有图像级别标记的训练数据来做弱监督学习。训练数据中只给出图像中包含某种物体，但是没有其位置信息和所包含的像素信息。该文章的方法将imagetags转化为对CNN输出的label分布的限制条件，因此称为Constrainedconvolutionalneuraln...

代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

首先回顾CNN测试图片类别的过程，如下图：主要由卷积，pool与全连接构成，这里把卷积与pool都看作图中绿色的convolution，全连接为图中蓝色的fullyconnected。卷积主要是获取高维特征，pool使图片缩小一半，全连接与传统神经网络相似作为权值训练，最后通过softmax输出概率最高的类别。上图中n...

代码星球 ·2021-02-16

论文笔记（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks

文章采用了多实例学习（MIL）机制构建图像标签同像素语义的关联。该方法的训练样本包含了70万张来自ImageNet的图片，但其语义分割的性能很大程度上依赖于复杂的后处理过程，主要包括图像级语义的预测信息、超像素平滑策略、物体候选框平滑策略和MCG分割区域平滑策略。下图是论文所用方法的一般性说明：（1）使用来...

代码星球 ·2021-02-16

论文学习：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

发表于2015年这篇《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》在图像语义分割领域举足轻重。通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层,将卷积层产生的特征图(featuremap)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像...

代码星球 ·2021-02-16

Language Modeling with Gated Convolutional Networks(句子建模之门控CNN）--模型简介篇

最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是GatedCNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括：提出一种新的门控机制缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象相比LSTM，模型更加简单，收敛速度更快模...

代码星球 ·2021-02-12

（译）理解 LSTM 网络（Understanding LSTM Networks by colah）

@翻译：huangyongye原文链接： UnderstandingLSTMNetworks前言：其实之前就已经用过LSTM了，是在深度学习框架keras上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了tensorflow文档上面推荐的这篇博文，看完这后，焕然大悟，对LST...

代码星球 ·2021-02-12

LSTM Networks

Humansdon’tstarttheirthinkingfromscratcheverysecond.Asyoureadthisessay,youunderstandeachwordbasedonyourunderstandingofpreviouswords.Youdon’tth...

代码星球 ·2020-12-17

UCN（User-Centric Networks，用户中心网络）

UCN（User-CentricNetworks，以用户为中心的网络）是下一代移动通信网络（5G）的发展方向，目前尚处于初级发展阶段。2016年11月，IEEESDN研究组（聚焦研发SDN、NFV、5G移动通信技术）联合主席EileenHealy女士、IEEESDN研究组预工业化委员会联合主席CagatayBuyukk...

代码星球 ·2020-12-17

R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络：1.ashared,'fullyconvolutional'subnetwork　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2.anroi-wisesubnetwork（就是doesnotsharecomputation的子网络）其...

代码星球 ·2020-10-13

ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual Networks(AlexNet)

Architecture:　　整个网络8层，5个卷积层，3个全连接层　　ReluNonlinearity：　　　　非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多，并有效解决梯度消失　　OverlappingPooling：　　　　论文中整个网络都使用重叠网络，分别降低top-1、top-5的错误率0....

代码星球 ·2020-10-12

Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition(vggnet)

vggNet是从AlexNet而来，主要探索卷积神经网络的深度与性能之间的关系，通过反复堆叠3x3的卷积核（c中有1x1的卷积核,也只有c中有，c是16层）和2x2的最大池化层，vggNet构筑了16-19层深的卷积神经网络。3x3卷积核：thesmallestsizetocapturethenotionofleft/...

代码星球 ·2020-10-12

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里...

代码星球 ·2020-09-10

ORA-00136: invalid LISTENER_NETWORKS specification #string

ORA-00137: invalid LISTENER_NETWORKS specification with NAME=string

《MATLAB Deep Learning：With Machine Learning，Neural Networks and Artificial Intelligence》选记

论文笔记（7）：Constrained Convolutional Neural Networks for Weakly Supervised Segmentation

论文笔记（4）：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

论文笔记（1）：From Image-level to Pixel-level Labeling with Convolutional Networks

论文学习：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

Language Modeling with Gated Convolutional Networks(句子建模之门控CNN）--模型简介篇

（译）理解 LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）

LSTM Networks

UCN（User-Centric Networks，用户中心网络）

R-FCN：Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Nerual Networks(AlexNet)

Very Deep Convolutional Networks for Large-scale Image Recognition(vggnet)

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

（译）理解 LSTM 网络（Understanding LSTM Networks by colah）