点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 近年来，Vision Transformer (ViT) 势头强劲。本文将解释论文《Do Vision Transformers S
今天要为大家推荐一套超酷炫的，用于构建神经网络 3D 可视化应用的框架——TensorSpace。
一篇出自比利时天主教鲁汶大学的研究发表在了ICML 2019识别和理解深度学习现象Workshop上。
通过上面的案例，我们可以知道只可视化显著性信息，现在关键问题是要解释网络中的大部分信息(例如70%-90%信息)。
传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法把有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。 而ResNet的出现就是为了解决这个问题，通过在卷积层之间增加一个skip connection，就能很好的把梯度传到更远的层次中。那么问题来了， 为什么加了一个捷径就能防止梯度弥散？ 这个要从神经网络梯度更新的过程说起，如果读者已经非常熟悉神经网络的梯度更新，可以
传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。 而BatchNormalization（BN）、ResNet的skip connection就是为了解决这个问题，BN通过规范化输入数据改变数据分布，在前传过程中消除梯度弥散。而skip connection则能在后传过程中更好地把梯度传到更浅的层次中。那么问题来了， 为
三层网络结构：输入层，编码层（隐藏层），解码层。 训练结束后，网络可由两部分组成：1）输入层和中间层，用这个网络对信号进行压缩；2）中间层和输出层，用这个网络对压缩的信号进行还原。图像匹配就可以分别使用，首先将图片库使用第一部分网络得到降维后的向量，再讲自己的图片降维后与库向量进行匹配，找出向量距离最近的一张或几张图片，直接输出或还原为原图像再匹配。 该网络的目的是重构其输入，使其隐藏层学习到该输入的良好表征。其学习函数为 h(x)≈x h ( x ) ≈ x h(x) \approx x。但如果输入完全等于输出，即 g(f(x))=x g ( f ( x ) ) = x g(f(x)) = x，该网络毫无意义。所以需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制。这些约束强制模型考虑输入数据的哪些部分需要被优先复制，因此它往往能学习到数据的有用特性。一般情况下，我们并不关心AE的输出是什么（毕竟与输入基本相等），我们所关注的是encoder，即编码器生成的东西，在训练之后，encoded可以认为已经承载了输入的主要内容。 自动编码器属于神经网络家族，但它们与PCA（主成分分析）紧密相关。尽管自动编码器与PCA很相似，但自动编码器比PCA灵活得多。在编码过程中，自动编码器既能表征线性变换，也能表征非线性变换；而PCA只能执行线性变换。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 AI公园 授权 ---- 作者：Mengliu Zhao 编译：ronghuaiyang 导读 这是对论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks》的一篇解读。 Vision Transformer (ViT)自发布以来获得了巨大的人气，并显示出了比基于CNN的模型(如ResNet)更大的潜力。但是为什么Vision Transformer比CNN的模型更好呢？最近发
AI科技评论按：本文作者Professor ho，原文载于其知乎主页，雷锋网获其授权发布。 传统的“提拉米苏”式卷积神经网络模型，都以层叠卷积层的方式提高网络深度，从而提高识别精度。但层叠过多的卷积层会出现一个问题，就是梯度弥散(Vanishing)，backprop无法有效地把梯度更新到前面的网络层，导致前面的层参数无法更新。 而BatchNormalization（BN）、ResNet的skip connection就是为了解决这个问题，BN通过规范化输入数据改变数据分布，在前传过程中消除梯度弥散。而s
实现有效的脑-机接口需要理解人脑如何跨模态（如视觉、语言（或文本）等）编码刺激。大脑编码旨在构建fMRI大脑活动给定的刺激。目前有大量的神经编码模型用于研究大脑对单一模式刺激的编码：视觉（预训练的CNN）或文本（预训练的语言模型）。通过获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式进行后期融合。然而，以前的工作未能探索：（a）图像转换器模型对视觉刺激编码的有效性，以及（b）协同多模态模型对视觉和文本推理的有效性。在本研究中首次系统地研究和探讨了图像转换器（ViT，DEiT和BEiT）和多模态转换器（VisualBERT，LXMERT和CLIP）对大脑编码的有效性，并发现：VisualBERT是一种多模态转换器，其性能显著优于之前提出的单模态CNN、图像转换器以及其他之前提出的多模态模型，从而建立了新的研究状态。
本文介绍了Hinton团队发表在NeurIPS 2020上的一项研究工作，一作是Ting Chen，研究人员首次在ImageNet上尝试了半监督学习的典型范式，并取得了优越的结果。此外，他们还发现，网络的规模越大，需要的标签数据越少。
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。
在机器学习领域里，Dropout 是一个较为重要的方法，其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接，进而防止过拟合，同时指数级、高效地连接不同网络架构。
目前基于深度学习的目标检›测模型无不依赖CNN分类网络来作为特征提取器，如SSD采用VGG，YOLO采用DarkNet，Faster R-CNN采用ResNet，我们一般称这些网络为目标检测模型的backbone。ResNet是目标检测模型最常用的backbone，DenseNet其实比ResNet提取特征能力更强，而且其参数更少，计算量（FLOPs）也更少，用于目标检测虽然效果好，但是速度较慢，这主要是因为DenseNet中密集连接所导致的高内存访问成本和能耗。VoVNet就是为了解决DenseNet这一问题，基于VoVNet的目标检测模型性能超越基于DenseNet的模型，速度也更快，相比ResNet也是性能更好。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
1985年，Rumelhart和Hinton等人提出了后向传播（Back Propagation，BP）算法（也有说1986年的，指的是他们另一篇paper：Learning representations by back-propagating errors)，使得神经网络的训练变得简单可行，这篇文章在Google Scholar上的引用次数达到了19000多次，目前还是比Cortes和Vapnic的Support-Vector Networks稍落后一点，不过以Deep Learning最近的发展劲头来看，超越指日可待。
ResNet本身是一种拟合残差的结果，让网络学习任务更简单，可以有效地解决梯度弥散的问题。
来源：Deephub Imba本文约1000字，建议阅读5分钟本文介绍了论文Batch Augmentation(BA)的最新实例。 Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例。通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。 Batch Augmentation (BA) 没有 BA 的普通SGD： 一个具有损失函数 ℓ (w, xn, yn) 的模型， {xn, yn} 表示目标对的数据集 ，n 从 1 到 N（是 N
这篇文章是Densely Connected Convolutional Networks的解读，在精简部分内容的同时补充了相关的概念。如有错误，敬请指正。 论文地址：https://arxiv.org/abs/1608.06993 代码地址：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet
相信很多人都听说过 David Wheeler 的一个非常著名的论断：“计算机科学领域的任何问题，都是可以通过增加一个间接的中间层来解决的。”
AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。
从本节开始，我们用python把前几节讲解的神经网络原理实现出来。在最开始时，我们直接调用Kera框架，快速的构建一个能识别数字图片的神经网络，从本节开始，我们自己用代码将整个神经网络重新实现一遍，只有我们能重新制造一个“轮胎”，我们才能说我们真正理解的“轮胎”的内在原理。 我们代码开发也保持着由简单到复杂的原则，就像上楼梯，一步一步的走，直到最后走到“高处不胜寒”的楼顶。一开始，我们先把神经网络的基本架构给搭建出来。我们的代码要导出三个接口，分别完成以下功能： 1，初始化initialisation，设置
允中 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI △ 陈天奇，华盛顿大学计算机系博士生，此前毕业于上海交通大学ACM班。XGBoost、cxxnet等著名机器学习工具的作者，MXNet的主要贡献
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
作者：Simon S. Du、Jason D. Lee、Haochuan Li、Liwei Wang、Xiyu Zhai
在学习了Andrew Ng 的deeplearning.ai中的CNN课程时，顺着Ng的思路去了解了GoogLeNet这篇经典论文。GoogleNet提出了一个全新的深度CNN架构——Inception，无全连接层，可以节省运算的同时，减少了很多参数，参数数量是AlexNet的1/12，数量只有5 million，而且在ImageNet竞赛中取得了很好的成绩。 文章在引文中提到了提高深度神经网络性能最直接的方式，那就是增加网络的规模：深度和宽度。但是这样做的话肯定存在很多问题，问题是什么呢？ 问题一：网络规模更大通常意味着需要更多的参数，这会使增大的网络更容易过拟合，尤其是在训练集的标注样本有限的情况下。 问题二：使用计算资源的显著增加。 紧接着，文章就这两个问题开展一系列的引用与讨论，提出论文的追求，那就是设计一个好的网络拓扑，最后引出了Inception架构，并且将Inception架构的设计初衷与思想诠释的比较到位。首先，肯定卷积神经网络的重要性，以及池化对于卷积效果的重要性，所以Inception架构的基础是CNN卷积操作。而就减小网络规模这一点来说，新的模型需要考虑一个新的网络架构，从如何近似卷积视觉网络的最优稀疏结构出发，进行探索与讨论。
Node近两年已经成为前端知识栈必备技能之一。随便点开招聘网站找个岗位几乎都会要求会Node，更不用提一些高级岗位了。
本文主要介绍了深度学习网络模型中Inception模块的作用、结构、优缺点以及改进版本Inception-v4模型。Inception模块是一种用于提升CNN网络性能的结构，通过堆叠不同尺寸的卷积层和池化层，以获得更丰富的特征图信息。Inception结构包括Inception v1、Inception v2和Inception v3等，每个版本都有其特点和优缺点。Inception-v4模型对Inception结构进行了进一步改进，通过分解7x7卷积层，使用1x3和3x1的卷积核，实现了更高效的计算和更深的网络。
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【新智元导读】在许多任务中，神经网络越深，性能就越好。最近几年神经网络的趋势是越来越深。几年前最先进的神经网络还仅有12层深，现在几百层深的神经网络已经不是稀奇事了。本文中作者介绍了三个非常深的神经网络，分别是ResNet、HighwayNet和DenseNet，以及它们在Tensorflow上的实现。作者用CIFAR10数据集训练这些网络进行图像分类，在一小时左右的训练之后均实现了90%以上的精度。 神经网络设计的趋势：Deeper 谈到神经网络设计，最近几年的趋势都指向一个方向：更深。几年前最先进的神经
所谓迁移学习是指针对新问题重新使用预先训练的模型。由于它能用较少的数据训练深度神经网络，这使得目前它在深度学习领域非常流行。通过这篇文章您将会了解什么是迁移学习，它是如何工作的，为什么应该使用它以及何时可以使用它。同时这篇文章将向您介绍迁移学习的不同方法，并为您提供一些已经预先训练过的模型的资源。
选自 Google AI 机器之心编译 编辑：袁铭怿 本文提出注意力中心模型，用于预测人眼在图像上首先注意到的位置，从而提高用户体验。 当观察一副图像时，你会先注意图像的哪些内容，或者说图像中的哪些区域会首先吸引你的注意力，机器能否学会人类的这种注意力形式。在来自谷歌的一项研究中，他们开源的注意力中心模型（attention center model）可以做到这一点。并且该模型可用于 JPEG XL 图像格式上。 举例来说，下图是注意力中心模型的一些预测示例，其中绿点为预测的图像的注意力中心点。 图像来
迁移学习：遇到一个新问题，不是从头训练一个网络模型，而是在现有的预训练模型上，再次训练或者直接使用。
在生物神经网络中，每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号，将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强，超过阀值，这个神经元就会被激活并且也会发射信号，信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端，再传递给接下来更多的神经元的树突，如图1所示。
选自tryolabs 作者：Matt Simon 机器之心编译 本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。 Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 在阅读本文之前，若想了解 R-CNN 网络家族的发展，可以参看机器之心的文章： 深度 | 用于图像分割的卷积神
爱奇艺作为中国最大的互联网视频综合门户，一直致力于给用户提供更好的使用体验及观影品质。PC主站作为爱奇艺的门户，日均覆盖用户达千万级别。随着公司业务的扩展及端上对项目更新迭代的频率越来越快，对接口的性能、响应时间、缓存策略、接口定制化等要求越来越高，需要对接的接口团队也越来越多，单纯的靠PC Web前端发送ajax请求去调用接口整合数据，会让前端的业务逻辑变得越来越复杂；同时对接团队越多也意味着会带来更多的沟通成本，不利于项目需求的快速开发迭代，而且前端调用接口属于外网调用，接口的响应时间相比内网调用会更长，导致页面渲染速度变慢，用户体验变差。
ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，实现调用上的通用性。当前PyTorch*, Caffe2*, Apache MXNet*, Microsoft Cognitive Toolkit* 、百度飞桨都支持ONNX格式。OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。
作者：Matt Simon 机器之心编译 本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。 Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 在阅读本文之前，若想了解 R-CNN 网络家族的发展，可以参看机器之心的文章： 深度 | 用于图像分割的卷积神经网络：从R-CNN到
上节我们完成了神经网络基本框架的搭建，当时剩下了最重要的一个接口train，也就是通过读取数据自我学习，进而改进网络识别效率的功能尚未实现，从本节开始，我们着手实现该功能。 自我训练过程分两步走，第一步是计算输入训练数据，给出网络的计算结果，这点跟我们前面实现的query()功能很像。第二步是将计算结果与正确结果相比对，获取误差，采购采用我们前面描述的误差反向传播法更新网络里的每条链路权重。 我们先用代码完成第一步，代码如下： def train(self, inputs_list, targets_li
梯度消失和梯度爆炸的问题阻止了刚开始的收敛，这一问题通过初始化归一化和中间层归一化得到了解决。解决了收敛的问题后又出现了退化的现象：随着层数加深，准确率升高然后急剧下降。且这种退化不是由过拟合造成，且向网络中添加适当多层导致了更大的训练误差。随着网络深度的增加，模型精度并不总是提升，并且这个问题并不是由过拟合（overfitting）造成的，因为网络加深后不仅测试误差变高了，它的训练误差竟然也变高了。作者提出，这可能是因为更深的网络会伴随梯度消失/爆炸问题，从而阻碍网络的收敛。这种加深网络深度但网络性能却下降的现象被称为退化问题。也就是说，随着深度的增加出现了明显的退化，网络的训练误差和测试误差均出现了明显的增长，ResNet就是为了解决这种退化问题而诞生的。
作者：Shangzhe Wu（吴尚哲）、Jiarui Xu（徐嘉瑞）、Yu-Wing Tai（戴宇榮）、Chi-Keung Tang（鄧志強）
前列腺癌是一种常见的恶性肿瘤，每年影响 140 万男性。这些患者中有相当一部分接受前列腺切除术作为主要治愈性治疗。该手术的疗效部分通过监测血液中的前列腺特异性抗原 (PSA) 浓度来评估。虽然 PSA 在前列腺癌筛查中的作用尚有争议，但它是患者前列腺切除术后随访的宝贵生物标志物。手术成功后，PSA 浓度通常在 4-6 周内检测不到（<0.1 ng/mL）。然而，大约 30% 的患者会出现生化复发，这意味着前列腺癌细胞复发。这种复发可作为临床转移进展和最终前列腺癌相关死亡的预后指标。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
界面这块，我选中了倦猫的组件，做得非常好，老实说我觉得倦猫的开发水平在国内是数一数二的，面向对象用得非常之好。
选自Miguel Blog 作者：Miguel González-Fierro 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 迁移学习（Transfer Learning）预期将成为图像分类领域机器学习商业成就的下一驱动力。对深度网络的再利用正影响着学界和业界的走向。本文介绍了迁移学习的基本概念，以及使用迁移学习的策略。本文使用 PyTorch 代码在多个数据集中进行了实验。 GitHub 地址：https://github.com/miguelgfierro/sciblog_support/blob/master/
Inception 家族成员：Inception-V1（GoogLeNet）、BN-Inception、Inception-V2、Inception-V3、Inception-ResNet-V1、Inception-V4、Inception-ResNet-V2。
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