新普金娱乐网址


俺们毕竟要一个总人口沉默着努力

数学笔记3——导数3(隐函数的导数)

转变为五年晚底你瞧不起你协调

  • 十月 15, 2018
  • 数学
  • 没有评论

昨夜以及爱侣用时,他提问我——

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight
sharing)网络布局降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建,直接把图片发输入,自动取特征,对倒、比例缩放、倾斜等图片变形有高度不变形。卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两单函数f和g生成第三只函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转、平移重叠部分面积。f(x)、g(x)为R1少于个可积函数。积分新函数为函数f与g卷积。∫-∞+∞f(τ)g(x-E)dτ。

“你干吗要如此努力为?”

神经网络(neural
networks,NN)包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络隐藏层分为卷积层和池化层(pooling
layer 下采样层)。卷积层的卷积核(conventional
kernel)在老图像平移提取特征,每个特征是特点映射。池化层汇聚特征稀疏参数减少上参数数量,降低网络复杂度。最老值池化(max
pooling)、平均值池化(average
pooling)。卷积核提取特征映射动作padding,移动步长(Stride)不肯定整除图像素宽度,越边边缘取样为SAME,不通过边缘取样为VALID。

自身说:“我恐惧自己未来身边都是均等众多我极其讨厌的口,也怕自己生成那样,爆着粗口,恶俗的审美和喜好,成天宅在水污染的破出租房里,油腻着发看A片,永远眼光那么小。”

Necognitron->LeCun->LeNet->AlexNet
->网络加深:VGG16->VGG19
->增强卷积层功能:NIN->GoogleNet->Incption V3 Incption V4
->
两岸结合ResNet
->分类任务到检测任务:KCNN->FastRCNN->Faster-CNN
->增加新功能模块:FCN->STNet->CNN+RM/LSTM
卷积神经网络起点神经认知机(neocognitron)模型,出现卷积结构。第一只卷积神经网络模型LeCun,1989年,发明人LeCun。论文
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf。径向基函数(radial
basis function
RBF)。1998年,LeCun,LeNet。http://vision.stanford.edu/cs598\_spring07/papers/Lecun98.pdf。SVM
手工设计特点分类器。ReLU,Dropout
,GPU,大数量,2012年历史性突破AlexNet。

自家弗同意自己存成是法。

纱加深。

– 1 –

LeNet。输入层32×32,图像预处理reshape,潜在明显特点出现于最高层特征监测卷积核中心。卷积层3单(C1、C3、C5),增强原信号特征、降低噪声,在线演示:
https://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html
不同卷积核输出特征映射不同。降采样层2只(S2、S4),降低网络训练参数、模型过拟合程度,最老池化(max
pooling)选中区域最深价值,平均值池化(mean
pooling)选中区域平均值。全连接层1只(F6),输入向量和权重为量点积加偏置,传给sigmoid函数,产生单元i状态。输出层(高斯连接),欧式径向基函数(Euclidean
radial basis
funtion)单元,10只类别对许10独为基函数单元,每个单元84个输入,输出RBF单元计量输入向量和类型标记向量欧式距离,越远越老。

面前把日子,问一个相识十二年的意中人:

AlexNet,2012年,Geoffrey Hintion及学生Alex Krizhevsky、Ilya
Sutskever,《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural
Networks》。不同GPU处理图像的差部分,仅以有的叠通信。5独卷积层,3个全连接层,5000万个可调参数。最后全连接层输出到1000维softmax层,产生覆盖1000好像标志分布。防止了拟合,Dropout
0.5概率隐藏层神经元输出置0,共享权值,降低互适应,收敛迭代次数增加一倍。数据增长(data
augmentation)变形(水平翻转图像、反射变化flip,原始图像随机平移变换crop,随机光照、彩色变换、颜色抖动)增加新数据。非线性激活函数,ReLU,收敛速度比较sigmoid/tanh快。大数目训练,120万ImageNet图像数据。GPU实现,直接打GPU内存读出、写副。LRN(local
response normalization)规范化层。

若无比卖力时,到啊水平?

提高卷积层功能。

其说:“准备gmat的上每天早五接触起来,从没有睡觉了同样龙懒觉。都挺四了,不好意思再请朝太太要钱,为了gmat考试的钱,即便是冬日也晚七接触去当家教赚钱,回来后继续读书刷数学题刷到一两碰。如果累了,就百度关键词,搜搜激励人之影片跟唱歌。”

VGGNet,Karen simonyan、Andrew Zisserman 《Very Deep Convolutional
Networks for Large_Scale Visual
Recognition》http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very\_deep/
。5个卷积组(8-16层)、2层全连接层图像特点,1重叠都连分类特征。加深卷积层数达准确率提升瓶颈。

它们最终说:“累到非思量和任何人说,只想达到目标。”

GoogleNet。NIN(Network in Network)思想,Min Lin、Qiang Chen、Shuicheng
Yan论文《Network In Network》https://arxiv.org/abs/1312.4400
。线性卷积层(linear convolution layer)变多重合感知卷积层(multilayer
perceptron),全连接层改呢大局平均池化。2014年 GoogleNet(Inception
V1),Christian Szegedy、Wei Liu论文《Going Deeper with
Convolutions》https://arxiv.org/abs/1409.4842
。使用1×1卷积核降维,在全连接层连接1×1、3×3、5×5卷积结果。宽度、深度扩大,加速。层数更老,22重合,不同深度增加有限直达损失函数避免倒往传播梯度消失。增加多轻重缓急卷积核,降维Inception模型,1×1窝积核降低特征映射厚度。

后来,她顺利,考取了美国的研究生。

成网络加深和加强卷积模块功能。

自己想起刚大一时,她说不行讨厌自己浪费上,到了周末即令住房在宿舍看片,想寻求改变,印象十分深刻的是,她当场就说眷恋去美国留学。

ResNet。2015年,ILSVRC不因外部数据物体检测、物体识别项目冠军,MSRA
何凯明,152重叠。ImageNet
分类、检测、定位、COCO数据集检测(deteciton)、分隔(segmentation)冠军。Kaiming
He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun《Deep Residual Learning for
Image Recognition》 https://arxiv.org/abs/1512.03385 。网络退化(network
degradation),shortcut结构,输入跳层传递加卷积结果。残差(residual),复杂非线性映射H(x)预测图片分类,残差函数(residual
function)F(x)=H(x)-x,优化残差映射比一直优化H(x)简。

时隔五年,她告别了烦的和睦,更主要之是,她成了。

自打分类任务及检测任务。图片目标检测,视频目标检测(VID)。

我要五年后的友爱是这般的——

R-CNN,Region Proposal
Networks(RPN)和CNN结合。RPNs,任意尺寸图片相同文山会海带识别物体概率分数建议区域。使用小网在结尾卷积特征映射滑动扫描,滑动网络每次与特性映射窗口都连,映射到低维向量,送入两只全连接层(box回归层box-regression
layer和box分类层box-classification
layer)。重复计算,几千个建议区域(region)互相重叠,多次重复提取特性。
Fast
R-CNN,加速版本,最后建议区域映射CNN最后卷积层特征映射,一摆设图片就取一糟特征,提高速度,瓶颈在RPN,支持多类物体同时检测,行人车辆检测技能。
Fater-R-CNN,RPN交给CNN做,达到实时。Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross
Girshick、Jian Sun论文《Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection
with Region Proposal Networks》 https://arxiv.org/abs/1506.01497 。

白天凡是互联网精英人士,说流利的英语,干练地管业务一件件解决,任何时刻都维持正头高速运转,冷静,理性,专业,高效,甚至无走近人情。

加新功能模块。

夜幕是一致叫高产作家,会刻画动人之故事给人流泪,也会见刻画热血的始末而人焚烧沸腾,书架上,有同样牢摆放着本人出版的书及各项样刊。

FCN(反卷积)、STNet、CNN与RNN/LSTM混合结构。

还有好多众的梦幻,以上才是零星个,我晓得死为难,但我会拼了命去实现,即便可能会见破产,但我要去全力。

MNIST AlexNet实现。网络布局图。
1、仔细研读网络舆论,理解每一样重叠输入、输出值、网络布局。
2、按照加载数据、定义网络型、训练模型、评估模型步骤实现网络。

若还记您五年前的梦想吗?

https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3\_NeuralNetworks/convolutional\_network.py

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials/image/alexnet/alexnet\_benchmark.py

– 2 –

#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf8 -*-
# 输入数据
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets(“/tmp/data/”, one_hot=True)
import tensorflow as tf
# 定义网络跨越参数
learning_rate = 0.001
training_iters = 20000
batch_size = 128
display_step = 10
# 定义网络参数
n_input = 784 # 输入的维度(img shape:28×28)
n_classes = 10 # 标记的维度(0-9 digits)
dropout = 0.75 # Dropout 的几率,输出可能性
# 占位符输入
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32) #dropout
# 卷积操作
def conv2d(name, x, W, b,strides=1):
x = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, strides, strides, 1],
padding=’SAME’)
x = tf.nn.bias_add(x, b)
return tf.nn.relu(x, name=name) #用relu激活函数
# 最可怜下采样操作
def maxpool2d(name, x, k=2):
return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1],
padding=’SAME’, name=name)
# 规范化操作
def norm(name, l_input, lsize=4):
return tf.nn.lrn(l_input, lsize, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0,
beta=0.75, name=name)
# 所有的纱参数
weights = {
‘wc1’: tf.Variable(tf.random_normal([11, 11, 1, 96])),
‘wc2’: tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 96, 256])),
‘wc3’: tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 256, 384])),
‘wc4’: tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 384, 384])),
‘wc5’: tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 384, 256])),
‘wd1’: tf.Variable(tf.random_normal([4*4*256, 4096])),
‘wd2’: tf.Variable(tf.random_normal([4096, 4096])),
‘out’: tf.Variable(tf.random_normal([4096, 10]))
}
biases = {
‘bc1’: tf.Variable(tf.random_normal([96])),
‘bc2’: tf.Variable(tf.random_normal([256])),
‘bc3’: tf.Variable(tf.random_normal([384])),
‘bc4’: tf.Variable(tf.random_normal([384])),
‘bc5’: tf.Variable(tf.random_normal([256])),
‘bd1’: tf.Variable(tf.random_normal([4096])),
‘bd2’: tf.Variable(tf.random_normal([4096])),
‘out’: tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# 定义AlexNet网络型
def alex_net(x, weights, biases, dropout):
# 向量转为矩阵
x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1])
# 第一卷积层
# 卷积
conv1 = conv2d(‘conv1’, x, weights[‘wc1’], biases[‘bc1’])
# 最充分池化(向下采样)
pool1 = max_pool(‘pool1’, conv1, k=2)
# 规范化(归一化)
norm1 = norm(‘norm1’, pool1, lsize=4)
# 第二卷积层
# 卷积
conv2 = conv2d(‘conv2’, conv1, weights[‘wc2’], biases[‘bc2’])
# 最可怜池化(向下采样)
pool2 = max_pool(‘pool2’, conv2, k=2)
# 规范化(归一化)
norm2 = norm(‘norm2’, pool2, lsize=4)
# 第三窝积层
# 卷积
conv3 = conv2d(‘conv3’, conv2, weights[‘wc3’], biases[‘bc3’])
# 最深池化(向下采样)
pool3 = max_pool(‘pool3’, conv3, k=2)
# 规范化(归一化)
norm3 = norm(‘norm3’, pool3, lsize=4)
# 第四窝积层
conv4 = conv2d(‘conv4’, conv3, weights[‘wc4’], biases[‘bc4’])
# 最特别池化(向下采样)
pool4 = max_pool(‘pool4’, conv4, k=2)
# 规范化(归一化)
norm4 = norm(‘norm4’, pool4, lsize=4)
# 第五卷积层
conv5 = conv2d(‘conv5’, conv4, weights[‘wc5’], biases[‘bc5’])
# 最要命池化(向下采样)
pool5 = max_pool(‘pool5’, conv4, k=2)
# 规范化(归一化)
norm5 = norm(‘norm5’, pool5, lsize=4)
# 第一全都连接层,先把特征图转为向量
fc1 = tf.reshape(norm5, [-1,
weights[‘wd1’].get_shape().as_list()[0]])
fc1 = tf.add(tf.matmul(fc1, weights[‘wd1’]), biases[‘bd1’])
fc1 = tf.nn.relu(fc1)
# Dropout
fc1 = tf.nn.dropout(fc1, dropout)
# 第二清一色连接层
fc2 = tf.reshape(fc1, [-1,
weights[‘wd1’].get_shape().as_list()[0]])
fc2 = tf.add(tf.matmul(fc2, weights[‘wd1’]), biases[‘bd1’])
fc2 = tf.nn.relu(fc2)
# Dropout
fc2 = tf.nn.dropout(fc2, dropout)
# 网络输出层
out = tf.add(tf.matmul(fc2, weights[‘out’]), biases[‘out’])
return out
# 构建模型
pred = alex_net(x, weights, biases, keep_prob)
# 定义损失函数、优化器(学习步长)
cost =
tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred,
labels=y))
optimizer =
tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)
# 评估函数
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
# 训练模型与评估模型
# 初始化所有的共享变量
init = tf.global_variables_initializer()
# 开启一个训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 1
# 开始训练,直到上training_iters,即200000
while step * batch_size < training_iters:
# 获取批数量
batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y, keep_prob:
dropout})
if step % display_step == 0:
# 计算损失价值和准确度,输出
loss, acc = sess.run([cost, accuracy], feed_dict={x: batch_x, y:
batch_y, keep_prob: 1.})
print “Iter ” + str(step*batch_size) + “, Minibatch Loss= ” +
“{:.6f}”.format(loss) + “, Training Accuracy= ” + “{:.5f}”.format(acc)
step += 1
print “Optimization Finished!”
# 计算测试精度
print “Testing Accuracy:”, sess.run(accuracy, feed_dict={x:
mnist.test.images[:256], y: mnist.test.labels[:256], keep_prob:
1.})

自我记得自己五年前之希。

参考资料:
《TensorFlow技术解析和实战》

高中毕业,我本着高中太好之哥们儿说:“上大学后,我一旦变成极端好之开创者,每星期在国家级杂志、报刊上都使出最少一首文章,我还要写过多唱歌,甚至打微电影,当然最要的凡当大学时出一致本书。并且像韩寒一样在博客上发声,有为数不少群人口给我影响。”

接推荐上海机械上工作机会,我的微信:qingxingfengzi

五年过去了。

每周都能以国家级报刊上发表文章,我好不容易在毕业前成功了,剩下的吗?

自常沉默,想起十八岁的和睦,为何发生胆量那么大声说自己之指望?

自我高中时写了七十几近篇歌唱,我将曲谱整整齐齐誊写好,放在女人,坚信自己力所能及化平等称为出色的词曲创作者。但,我接近最近一两年都尚未怎么碰了琴了。

实质上大学荒废了一段时间,那同样年还泡在酒吧里,成天茫然,成天无所事事。如今回想起来,这是本身无比痛恨的如出一辙年,如果那无异年能而日前简单年半来大力,我会不会见早点实现和谐的期待?

忆起上个月,我好像苦涩地游说:“我还抢二十四东了,出版第一本书以自家人生规划里当是二十寒暑做的行。我未思量再度拖下去了,它来得无比晚矣。”

极端晚了。真的太晚矣。

2016年了,我到底看见了出版第一比照小说的意思,也许过程并无见面顺手,但好歹,深受自身当第五年之狐狸尾巴上,对得起五年前大少年开了之迷梦、说罢之言辞。

自我在常青轻狂时说过之牛皮、吹过的牛不止以上这些,还有许多居多十分匪夷所想之想法,而五年晚底自家,铁了心要用说罢的大话、吹过之牛一一实现。

要不然,我真的会瞧不起自己。

– 3 –

本人莫能够重浪费一点点时光了。

自家究竟想起五年前的好,那个不知天高地厚的豆蔻年华,纵使时光的能力如此强大,让今天之本人同五年前了不同,性格从一个尽扭向另一个尽,但,不管性格如何转,我还分外鲜明记得我衷心一直沸腾的事物。

自身既如此形容了——

转移无别人怎样评论您想使的生存,我之生而未可知创建些什么,我特见面看自己白活了同庙会。

管想做的作业一件件完成,对于自己而言,实在太重大。

永不管要的破都怪到时刻及,更毫不怪到现实上。素都无是时刻的题目,是敢于不敢放手去做的问题,所以爱的事务一样秒为无须拖。

更不是实际的题目,如果你独自是盖忌惮现实残酷就犯愁放弃,那是因您从无热爱你的希,把具体当做借口来耍赖撒娇。

大遗憾,你过了耍赖撒娇的齿。

五年,真像一个循环往复。我当慢慢实现都说过之说话,有些晚了,我非常后悔,我弗可知给生一个五年此起彼伏懊悔。

自己若把全路的生气都投入到本人所钟爱的事情上,不拖一秒钟。五年前,有太多人说自家痴人说梦,五年后,我仍然痴人说梦,但梦一定能化真正。

自己越清醒的是——

自身并不需要他人之承认,也未是在举行呀证明自己,我只是是热爱,且必定要是管爱的业务一件件完成,如此概括。

自己而变成自我思念变成的人头呀,所以,一切阻碍我实现目标的工作,我都使狠下心来断绝。

及时是自我心中的外一个世界,我不允任何人践踏,我发医护她的誓。

不论是你是否满意现状的协调,都设记住——

浮动给五年后的汝瞧不起自己。

相关文章

No Comments, Be The First!
近期评论
    分类目录
    功能
    网站地图xml地图