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GoogLeNetv3 论文研读笔记

利用节省下来的计算和内存来增加我们网络的滤波器组的大小，同时保持我们在单个计算机上训练每个模型副本的能力 分解为更小的卷积 大的卷积计算量更大，具有较大空间滤波器（例如5×5或7×7）的卷积在计算方面往往不成比例的昂贵...研究者将这个收益归因于网络可以学习的增强的空间变化 空间分解为不对称卷积 上述结果表明，大于3×3的卷积滤波器可能不是通常有用的，因为它们总是可以简化为3×3卷积层序列。...开始有一个带有k个滤波器的d×d网格，如果我们想要达到一个带有2k个滤波器的\(\frac{d}{2}×\frac{d}{2}\)网格，我们首先需要用2k个滤波器计算步长为1的卷积，然后应用一个额外的池化步骤...将样本损失定义为交叉熵：\(ℓ = -\sum_{k=1}^K log(p(k))q(k)\)。最小化交叉熵等价于最大化标签对数似然期望，其中标签是根据它的实际分布\(q(k)\)选择的。...这会导致\(q′(k)\)有一个大的交叉熵，因为不同于\(q(k)=δ_{k,y}\)，所有的\(q′(k)\)都有一个正的下界 LSR等价于用一对这样的损失\(H(q,p)\)和\(H(u,p)\)来替换单个交叉熵损失

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BIB | APPTEST：深度学习方法与传统的NMR结构测定方法相结合，预测肽的三级结构

通过测序实验获得的序列数据数量迅速增长，然而，具有实验确定的三级结构的序列的数量是滞后的，因为实验确定结构是一项成本和时间密集型的任务，将从其一级序列中获得肽的三级结构的过程简化将有助于肽药物设计流程的加速...三、 模型与方法 3.1 数据集 采用外部测试集的十折交叉验证和验证来评估APPTEST的性能。共将2265个实验获得的肽结构用于模型训练和内部十折交叉验证。...交叉验证训练的模型用外部测试集进行集成和评估，该测试集由356个以前看不见的、冗余减少的肽序列及其相应的实验获得的肽结构组成。...该张量与A（从AAindex中共提取了186个氨基酸量表，被用来构造矩阵A）和C（关于循环约束的信息可以编码在稀疏矩阵C中）连接，最终得到一个形状为（50,77）的张量，该张量输入到一维卷积层，有128个滤波器...每个残余门卷积块由三个一维门卷积层组成，其中也有128个滤波器，窗口宽度为7。前两个之后是一个批归一化层和一个校正的线性单元激活函数，最后应用一个空间dropout。

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    InceptionV3 网络模型

    Factorization into smaller convolutions 大尺寸滤波器的卷积（如55，77）引入的计算量很大。...例如一个 55 的卷积比一个33卷积滤波器多25/9=2.78倍计算量。当然55滤波器可以学习到更多的信息。那么我们能不能使用一个多层感知器来代替这个 55 卷积滤波器。...55卷积看做一个小的全链接网络在55区域滑动，我们可以先用一个33的卷积滤波器卷积，然后再用一个全链接层连接这个33卷积输出，这个全链接层我们也可以看做一个33卷积层。...Model Regularization via Label Smoothing 输入x，模型计算得到类别为k的概率 假设真实分布为q(k)，交叉熵损失函数 最小化交叉熵等价最大化似然函数。...交叉熵函数对逻辑输出求导 引入一个独立于样本分布的变量u(k) 8. Training Methodology TensorFlow 。 batch-size=32，epoch=100。

    4.9K00

    国内研究团队提出基于120个刺激编码视觉诱发电位的脑机接口

    在进行特征提取和分类之前，通过优化的滤波器组对数据进行滤波。 在线实验的数据时间窗长度与离线实验相同，并根据离线实验数据，采用交叉验证的方法对滤波器组参数和算法进行优化。...通过数据预处理，生成每个刺激目标数据，并进行滤波，每个数据采用五次交叉验证。然后在被试中选择平均交叉验证准确率最高的编码组合作为在线实验使用。 滤波器组优化 主要目标是确定最优通带。...以交叉验证精度最高的参数作为滤波器组的最优参数。 性能指标 信息传输速率（ITR）：作为衡量大多数具有多个刺激目标的BCI系统性能的指标，在本研究继续将其作为性能指标。...各个最优编码组合与平均最优编码组合之间的交叉验证准确率的平均差异为5.92%。 图5 滤波器组优化 所有可能的通带的准确性如图6（a）所示。...图6.交叉验证准确度与通带的关系 图7.交叉验证精度与滤波器组参数的关系 在线实验 图8给出了在线实验的准确率和ITR，表2位具体的准确度和ITR值。结果显示，试验次数显著影响在线准确性。

    48020

    【源头活水】驾驶行为预测方法：分层自适应可迁移网络HATN

    其中验证实验是，在交叉路口和环形交叉路口，完成真实交通数据的轨迹预测任务。 自动驾驶汽车和驾驶员之间存在明显的能力差距。...3) 改进的扩展卡尔曼滤波器 (MEKF) 算法，执行在线适应，实现更好的个性化定制和场景迁移。...如图是该方法的流水线：本质上由分层策略和在线适应算法组成；分层策略进一步由两个子策略组成，即高级意图识别策略和低级动作生成策略；与整体策略相比，这种分层策略可以从每层任务简化和信息过滤中受益。...4）在线适应模块根据历史预测误差在线适配EDN参数，捕捉个体-和-场景特定的行为；其中改进的卡尔曼滤波器 (MEFK) 算法根据每个代理的历史行为巧妙地调整其模型参数。...案例 3：在交叉路口场景训练，在不学习新参数集的情况下直接迁移到环形交叉路口场景。自车首先在（a）（b）中让橙车，然后在绿车之前通过（c）（d）（e）（f）。请注意捕获了人的犹豫和意图切换。

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    解读 | 如何使用深度强化学习帮助自动驾驶汽车通过交叉路口？

    机器之心原创 作者：Shixin Gu 参与：Hao、Panda 交叉路口是自动驾驶系统所面临的难点之一。...1 引言 即使是人类司机，交通事故中也有高达 20% 发生在交叉路口 [1]。这就意味着无人驾驶汽车要想学好通过交叉路口不是件容易的事。...图 1 给出了通过繁忙的交叉路口的过程。 ? 图 1：通过一个繁忙的交叉路口。红色车是自动汽车，黄色车是当前交通状况。目标是确定一路上的加速方式。...动态帧跳过（Dynamic Frame Skipping）：动态帧跳过是选择（options）[5] 的一种简化版本，让智能体可以在更长的时间范围里选择动作，这可以改善智能体的学习时间。...第一个卷积层有 32 个 6×6 的滤波器，步幅为 2；第二个卷积层有 64 个 3×3 的滤波器，步幅也为 2；全连接层有 100 个节点。所有层都使用了 leaky ReLU 激活函数。

    1.2K50

    【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

    如下图，输入信号序列，经过滤波器（也称卷积核）[-1,0,1]，得到卷积结果。一般而言，滤波器的长度要远小于输入数据的长度，图中连接边上的数字即滤波器的权重。...一般而言，滤波器的维度要远小于输入数据的维度； 滤波器的步幅，即每次滑动的“距离”，可以是1，也可以大于1，大步幅意味着滤波器应用的更少以及更小的输出尺寸，而小步幅则能保留更多的信息； 至于填充方式，上述示例均为滤波器一旦触及输入数据的边界即停止滑动...最大池化示例 一个典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层、全连接层交叉堆叠而成。如下图所示，图中N个卷积块，M个卷积层，b个池化层（汇聚层），K个全连接层。其中，ReLU为激活函数。 ?..., 10), dtype=float32) 关于op (Operation Object)，这里主要是误差的反向传播 # 交叉熵损失 loss = tf.losses.softmax_cross_entropy...(onehot_labels=y,logits=y_CNN) # onehot_labels 为标签值（真实），logits 为神经网络的输出值 print("交叉熵损失：",loss) # 训练op

    1.1K20

    基于深度学习的人类活动识别模型研究：HAR-DeepConvLG的设计与应用

    特征提取：CNN使用滤波器（或称为核或特征检测器）通过卷积函数提取信息。在CNN中，初始卷积层用于获取基本特征（如边缘和颜色），而后面的层用于捕获更复杂的数据特征，以识别所需对象。...2.4 GRU块 GRU结构：GRU是LSTM的一个简化版本，它将输入门和遗忘门合并为一个更新门，没有单独的细胞状态，因此在结构上更简单，参数更少。...滤波器和核大小：第一层卷积层使用3的核大小和64的滤波器大小，接下来的两层分别增加到128和7的滤波器和核大小。...优化器和损失函数：使用Adam优化器来最小化损失函数（分类交叉熵，CCE），以优化模型权重。

    9610

    HDR关键技术：逆色调映射(二)

    部分替换为另一幅图片，那么上式就可以得到交叉双边滤波： ? 直观地认为，高斯滤波器的权重基于图像中位置p和q之间的空间距离和图像中p和q位置像素值的差。由于该滤波器的非线性特性，在实时应用受到限制。...在双边网格中，使用图像E来执行交叉双边滤波以确定网格位置，同时存储来自数据图像I的像素值。切片操作随后使用边缘图像来恢复结果。...这个关键点同样可以解决这个问题：用亮度图像B代替最大强度通道图像A，这种操作不仅解决了曝光过度的图像的问题，而且极大地简化了亮度增强函数生成过程，将以上公式变为交叉双边滤波形式： ? ?...，这时模糊滤波器的滤波结果不容易被人类视觉系统察觉；同时，另一个滤波器参数 ? 是通过大量实验测量得出，实验表明，这个取值更有利于得到亮度增强函数。...线性化方法中，为了降低复杂度而使用了一种平均的相机响应函数来线性化图像；颜色校正上，也是使用固定的白平衡转换来简化预处理的过程；量化恢复若使用CNN来完成则更接近超分辨率等工作，因此该方法中并未进行量化恢复的处理

    3.4K92

    Inception-V3论文翻译——中文版

    为了简化我们的估计，通过选择α=1\alpha=1（无扩展），如果我们单纯地滑动网络而不重新使用相邻网格图块之间的计算，我们将增加计算成本。...空间分解为不对称卷积 上述结果表明，大于3×3的卷积滤波器可能不是通常有用的，因为它们总是可以简化为3×3卷积层序列。我们仍然可以问这个问题，是否应该把它们分解成更小的，例如2×2的卷积。...我们将样本损失定义为交叉熵：ℓ=−∑Kk=1log(p(k))q(k)\ell = -\sum_{k=1}^K \log(p(k)) q(k)。...最小化交叉熵等价于最大化标签对数似然期望，其中标签是根据它的实际分布q(k)q(k)选择的。交叉熵损失对于zkz_k是可微的，因此可以用来进行深度模型的梯度训练。...在这种情况下，最小化交叉熵等价于最大化正确标签的对数似然。

    1.5K10

    MATLAB语音信号处理「建议收藏」

    ③ 幅度谱和相位谱交叉：用函数abs和angle分别取信号的幅度和相位，然后将其交叉创建新的信号。...*exp(1i*angle(Y));%音乐信号2的幅度谱和音乐信号1的相位谱交叉y3=real(ifft(F1,N));%对交叉得到的频域信号做傅里叶逆变换 y4=real(ifft(F2,N));%对交叉得到的频域信号做傅里叶逆变换...%绘制交叉得到的信号的波形和频谱 figure(4) subplot(2,2,1); plot(t0,y3); xlabel('时间'); ylabel('幅度'); title('1幅度谱和2相位谱交叉信号时域波形...1与幅度谱2交叉 7.4运行结果 仿真结果分析：通过观察原信号的归一化频谱，确定巴特沃斯高通滤波器的参数wp,ws的值并实现滤波，从低通滤波和高通滤波的频谱图中可以看出：低通滤波器滤掉了信号的高频部分，...幅度谱与相位谱交叉时，通过听交叉后的语音让我感受到了相频特性对一个信号的影响，音乐幅度谱没变相位谱变还会有原声，只是整体节奏改变。

    4.1K43

    Network In Network

    2 Convolutional Neural Networks 文献【1】中的 Let-5 CNN网络 由 卷积层和 池化层交替构成，卷积层通过线性卷积滤波器得到卷积再经过非线性激活函数得到 特征maps...当然我们可以通过更多的线性滤波器【6】来弥补这种线性表达能力的缺陷。就是对同一个概念的不同变化，我们可以用不同的线性滤波器来学习。...但是一个概念如果有很多滤波器表示，那么这些滤波器会对下一层产生额外的负担。因为我们需要将这些滤波器结合起来进行下一层的学习【7】。...换句话来说如果我们不用这么多线性滤波器就可以把问题很好的解决，那何乐而不为呢。...多层感知器中的交叉网络连接可以从 cross channel (cross feature map) pooling 这个角度来看。这种级联交叉通道参数池化结构可以学习到复杂的交叉通道信息。

    91950

    模板阴影理论概述

    图8：卷影阴影体积 如图8所示，前盖和后盖（粗线）创建一个闭合阴影卷。前盖和后盖都被认为是从两个眼睛位置的背面。使用深度故障模板操作，上限将创建正确的非零模板值。有几种方法可以创建前盖和后盖。...然后可以将前盖中使用的几何形状挤出，并将其顺序颠倒，以产生后盖。反转排序是为了确保后盖从阴影卷向外。事实上，我们必须始终确保，在我们的例子中，定义整个阴影卷的三角形的图元是向外的，如图9所示。...第二行显示了一个封闭的阴影体积，前盖具有重复使用面向封堵器几何形状的光和由挤压轮廓边缘构成的三角形风扇后盖。应该使用三角形风扇后盖，因为它会导致较少的几何形状，因此需要更少的内存和渲染时间。...如图13所示，深度传递技术在与相邻剪辑平面交叉之后剪切阴影体积时会遇到错误。...哪个会给我们 （4） 让我们通过更换因素所需的范围映射到等式（3）ð Ž与 和𢠞用 ： （5） 通过使用等式（4）给出的值来简化方程（5），得到： （6） 使用等式（6）

    1.2K30

    重大升级 | NCEP Global Forecast Systems (GFS)升级为 v16

    以改进水云对太阳辐射的吸收和云重叠算法 此外，NCEP正在对数据同化系统的以下部分进行重大修改： 在全球陆地数据同化系统中利用观测到的降水旋转一个离线陆地模型，以提供改进的陆地初始条件 用提供模型空间定位和线性化观测操作的局部集合卡尔曼滤波器...(LETKF)取代集合方根滤波器 采用四维增量分析更新(4DIAU)技术 采用随机动能反向散射(SKEB)扰动技术，用于规定背景误差协方差的集合预报部分 更新变异质量控制--将希尔伯特曲线应用于飞机数据...纠正海面上的交叉跟踪红外探测仪(CrIS)和海面和陆地上的红外大气探测干涉仪(IASI)的通道间相关观测误差 同化新的卫星观测。...ETS）和中程的偏差 改进降雪位置和数量，具有更长的准备时间 改进捕捉浅层冷气团温度剖面的能力 改进对平流层温度、环流、臭氧和水汽的预报波浪模式科学和产品的改进包括： 将波浪模型的多网格设计从9个网格镶嵌简化为

    2.3K30

    ResNet34学习笔记+用pytorch手写实现

    图2中的例子有两层，F=W2σ(W1x)中σ表示ReLU[29]，为了简化忽略偏置项。F+x操作通过快捷连接和各个元素相加来执行。在相加之后我们采纳了第二种非线性（即σ(y)，看图2）。...卷积层主要有3×3的滤波器，并遵循两个简单的设计规则：（i）对于相同的输出特征图尺寸，每层具有相同数量的滤波器；（ii）如果特征图尺寸减半，则滤波器数量加倍，以便保持每层的时间复杂度。...ResidualBlock需要进行option B处理 nn.Conv2d(in_ch,out_ch,1,stride,bias=False),#1x1卷积用于增加维度；stride=2用于减半size；为简化不考虑偏差...F.avg_pool2d(x,7)#1x1x512 x = x.view(x.size(0),-1)#将输出拉伸为一行：1x512 x = self.fc(x) #1x1 # nn.BCELoss:二分类用的交叉熵

    89720

    ICML 2019 | SGC：简单图卷积网络

    鉴于此，本文对GCN进行了简化，去掉了GCN中的非线性激活函数，将整个GCN简化为对预处理特征的直接多类逻辑回归，这种简化大大加速了训练过程，同时保持了不错的性能。 1....值得注意的是，简化后的GCN是完全线性的，如下所示： 通过与传统的GCN比较： 我们发现，简化后的GCN不再有非线性的激活函数 ReLU 。...将上述简化后的GCN的表达式进行简化就得到了SGC： 观察上式可知，SGC由一个固定的特征提取/平滑部分 \bar{X}=S^{K}X 和一个线性逻辑回归分类器 组成。...最后，通过将卷积推广到 d 维通道输入中的多个滤波器上，并在每一层之间用非线性激活函数进行分层，就得到了如下所定义的GCN传播规则： 2.2 SGC与低通滤波器 GCN中导出的一阶切比雪夫滤波器对应于传播矩阵...此外，本文从卷积的角度分析了SGC，并证明了SGC是一个低通类型的频谱域滤波器。低通型滤波器捕捉低频信号，在这种设置中，它对应于图的特征平滑。

    85520

    史上最全-5G可使用的波形有哪些？

    这也有助于简化调制器，因为差分编码器和差分解码器相互抵消。 GMSK是MSK的变体，其中信息序列的高斯滤波版本被应用于MSK调制器。高斯滤波器有助于提高MSK的频谱效率，并减少符号间干扰。...可以应用一些增强来进一步降低PAPR，例如π/4–QPSK，它引入了偶数和奇数星座之间的π/4旋转，从而消除了通过原点的任何路径（即零交叉）。...p(n)设置为矩形脉冲 旁路b(n) 这种简化允许使用FFT和IFFT有效地实现调制器和解调器。...滤波器响应开始和结束处的软边缘有效地提供了频域中更好的包含原型滤波器。...tx滤波器b(t)的滤波器抽头通常设置为与GI长度相同。 为了抑制OOB干扰，tx滤波器必须仔细设计为仅通过指定RB的带通滤波器。

    56610

    模板运算和常见滤波操作

    （注意：滤波器是一个模板矩阵，也就是核kernel，而具体的卷积操作还是排序操作，不是滤波器） 滤波和卷积的区别 卷积是滤波的一种实现方式。...这方面的代表是alpha-截尾均值滤波器。值域滤波器的效果是，能保留边界效果。 双边滤波综合考虑了空间域和值域，其计算公式中的权重系统，是定义域核与值域核的乘积。...是从最后的结果来看，计算步骤是不是线性的：虽然拉普拉斯算子是二阶差分得到的，但是结果上开它等同于做线性模板卷积运算；而Sobel算子等一阶差分方法，因为要分别考虑x、y两个方向然后再合并，整个步骤没法简化...用差分来近似微分.比如水平垂直差分: f'(x) = f(i,j)-f(i+1,j) f'(y) = f(i,j)-f(i,j+1) 或者交叉差分： f'(x) = f(i,j)-f(i+1, j+1)...+欧几里得距离公式，有： g(i,j)=sqrt( (f(i,j)-f(i+1,j+1))^2 + (f(i+1,j)-f(i,j+1)^2 ) 或者使用交叉差分+曼哈顿距离，有： g(i,j)=|(f

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