先将图像拆分为图像块，块等同于NLP中的token，然后将图像块映射为embedding序列作为Transformer的输入，最后以有监督的方式训练模型进行图像分类。 ...class token：类似于BERT在输入序列开头插入classtoken，论文同样在图像块embedding序列中预先添加一个可学习的class token($z^00=x{class}$)，并将其在...Hybrid Architecture 作为图像块的替代方案，输入序列可以由CNN的特征图映射产生，构成混合模型中。...将公式1中映射得到图像块embedding $E$替换为从CNN提取的特征图中映射得到的特征块embedding，然后跟前面一样添加插入class token和position embedding进行后续计算...分类性能对比，不同模型、不同预训练数据集在不同分类训练集上的表现。 将VTAB任务拆分与SOTA模型进行对比，其中VIVI是在ImageNet和Youtube数据集上训练的ResNet类模型。
与 ViT 中注意力机制不同，S6 将 1D 向量中的每个元素（例如文本序列）与在此之前扫描过的信息进行交互，从而有效地将二次复杂度降低到线性。...Cross-Scan 模块（CSM）采用四向扫描策略，即从特征图的四个角同时扫描（见上图）。该策略确保特征中的每个元素都以不同方向从所有其他位置整合信息，从而形成全局感受野，又不增加线性计算复杂度。...如上图所示，SS2D 包含了三个步骤： scan expand 将一个 2D 特征沿 4 个不同方向（左上、右下、左下、右上）展平为 1D 向量。...S6 block 独立地将上步得到的 4 个 1D 向量送入 S6 操作。 scan merge 将得到的 4 个 1D 向量融合为一个 2D 特征输出。 上图为本文提出的 VMamba 结构图。...上图（b）显示，VMamba 系列模型随着输入变大，复杂性呈线性增长，这与 CNN 模型是一致的。
另外通过temporal modeling block建模视频的全局时空依赖，最后用一个temporalXception block对抽取的特征序列进行长时序建模。...这其中就有两个主要的研究方向，一个是应用CNN+RNN框架结构来对视频序列建模，还有一个是单纯的利用卷积网络结构来识别视频当中的行为。...CNN+RNN模型 对于CNN+RNN的方法，CNN前馈网络部分用来空间建模（spatial modeling），LSTM或者GRU用来时域建模（temporal modeling），由于该模型自身的循环结构...单独训练的CNN和RNN部分对于联合的时空特征表示学习（representation learning）不是最佳的。...TXB 的输入是视频的特征序列，表示为T×C_in 张量。Channel-wise 1D 卷积的每个卷积核仅在一个通道内沿时间维度应用。
Image Patches Standard Transformer需要1D输入序列，因为为了处理2D图像，需要把HxWxC的图片变长NX( P^2 C) 的1D序列，其中(H, W)是原始图像的尺寸...Class Token 为了分类，这里借鉴了Bert，额外增加一个1x768的Extra Learning Embedding，与图像的Embedding一起送入Transformer Encoder，...网络最终会把Class Token的输出作为Image Representation，连接到MLP Head，用于图像分类。...模型分析 Inductive bias(归纳偏置) 在CNN中，局部性(Locality)和平移等边性(Translation Equivariance)贯穿模型的始终。...即在将2D图像转换为1D序列时，不将图片打成Patch，而是直接将224X224X3的图像直接喂给CNN，得到14 X 14 x 768的特征图，就得到了与Patch方法相同维度的序列数据。
当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...首先是 1D 图像分类 CCNN 在多个连续基准上获得 SOTA，例如 Long Range Arena、语音识别、1D 图像分类，所有这些都在单一架构中实现的。...CCNN 通常比其他方法模型更小架构更简单。 然后是 2D 图像分类：通过单一架构，CCNN 可以匹配并超越更深的 CNN。 对 ND 进行远程依赖建模的重要性。...此外，在原始 2D 数据上训练的模型显示出比它们的序列对应物更快的收敛（图 3）。
该研究表明，对 CNN 的依赖不是必需的，当直接应用于图像块序列时，transformer 也能很好地执行图像分类任务。...下图 1 为模型架构图。 标准 Transformer 接收 1D 序列的 token 嵌入为输入。...作为将图像分割成 patch 的一种替代方案，输出序列可以通过 ResNet 的中间特征图来形成。在这个混合模型中，patch 嵌入投影（公式 1）被早期阶段的 ResNet 取代。...ResNet 的其中一个中间 2D 特征图被扁平化处理成一个序列，映射到 Transformer 维度，然后馈入并作为 Transformer 的输入序列。...最后，如上文所述，将分类输入嵌入和位置嵌入添加到 Transformer 输入中。 微调和更高分辨率 研究者在大型数据集上预训练 ViT 模型，并针对更小规模的下游任务对模型进行微调。
当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...CCNN 在序列 (1D)、视觉 (2D) 任务、以及不规则采样数据和测试时间分辨率变化的任务上超过 SOTA。...首先是 1D 图像分类 CCNN 在多个连续基准上获得 SOTA，例如 Long Range Arena、语音识别、1D 图像分类，所有这些都在单一架构中实现的。...CCNN 通常比其他方法模型更小架构更简单。 然后是 2D 图像分类：通过单一架构，CCNN 可以匹配并超越更深的 CNN。 对 ND 进行远程依赖建模的重要性。...此外，在原始 2D 数据上训练的模型显示出比它们的序列对应物更快的收敛（图 3）。
卷积神经网络（CNN）的类型以下是一些不同类型的CNN： 1D CNN：1D CNN 的输入和输出数据是二维的。一维CNN大多用于时间序列。 2D CNNN：2D CNN的输入和输出数据是三维的。...它将一层中的每个神经元连接到另一层中的每个神经元 全连接层的主要职责是进行分类。它与softmax激活函数一起使用以得到结果。...： y，y_test = utils.to_categorical（y，10），u.to_categorical（y_test，10） 初始化模型： model = Sequential() 使用以下参数添加卷积层...='relu')) # Dropout model.add（Dropout（0.3）） #output model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型...CNN使用称为卷积和池化的两个操作将图像缩小为其基本特征，并使用这些特征适当地理解和分类图像
文本分类方法 传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征，从原始文档中提取特征，然后指定分类器如LR、SVM，训练模型对文章进行分类，比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram...深度学习火了之后，也有很多人开始使用一些经典的模型如CNN、LSTM这类方法来做特征的提取， 这篇文章会比较粗地描述下，在文本分类的一些实验 传统文本分类方法 这里主要描述两种特征提取方法：频次法、...基于LSTM的方法 和基于CNN的方法中第一种类似，直接暴力地在embedding之后加入LSTM，然后输出到一个FC进行分类，基于LSTM的方法，我觉得这也是一种特征提取方式，可能比较偏向建模时序的特征...，然后吧这些序列再接入到LSTM，文章说这么做会提高最后分类的准去率。...CNN语料处理的方法和传统的差不多，分词之后，使用pretrain 的word2vec，这里我遇到一个坑，我开始对我的分词太自信了，最后模型一直不能收敛，后来向我们组博士请教，极有可能是由于分词的词序列中很多在
文本分类方法 传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征，从原始文档中提取特征，然后指定分类器如LR、SVM，训练模型对文章进行分类，比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram...深度学习火了之后，也有很多人开始使用一些经典的模型如CNN、LSTM这类方法来做特征的提取， 这篇文章会比较粗地描述下，在文本分类的一些实验。...基于LSTM的方法 和基于CNN的方法中第一种类似，直接暴力地在embedding之后加入LSTM，然后输出到一个FC进行分类，基于LSTM的方法，我觉得这也是一种特征提取方式，可能比较偏向建模时序的特征...，然后吧这些序列再接入到LSTM，文章说这么做会提高最后分类的准去率。...CNN 语料处理的方法和传统的差不多，分词之后，使用pretrain 的word2vec，这里我遇到一个坑，我开始对我的分词太自信了，最后模型一直不能收敛，后来向我们组博士请教，极有可能是由于分词的词序列中很多在
之所以称其为2维CNN，是因为核在数据上沿2维滑动，如下图所示。 使用CNN的整体优势在于，它可以使用其核从数据中提取空间特征，而其他网络则无法做到。...例如，CNN可以检测图像中的边缘，颜色分布等，这使得这些网络在图像分类和包含空间属性的其他类似数据中非常强大。 以下是在keras中添加Conv2D图层的代码。...每行代表某个轴的时间序列加速度。核只能沿时间轴一维移动。 以下是在keras中添加Conv1D图层的代码。...我们可以使用Conv3D对该医学数据进行分类或从中提取特征。 mark 以下是在keras中添加Conv3D层的代码。...总结 在1D CNN中，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是二维的。主要用于时间序列数据。 在2D CNN中，核沿2个方向移动。2D CNN的输入和输出数据是3维的。主要用于图像数据。
得益于注意力机制的全局感受野和强大的信息建模能力，基于视觉 Transformer 的模型在分类[7]、检测[32]和分割[66]等各项任务中均取得了显著进展，超越了经典的基于CNN的模型。...之后，许多变体被提出，这些变体通过不同的扫描路径将2D特征图展平为1D序列，使用S6模块进行建模，然后在多个扫描路径中整合结果。...另一个问题是，将2D特征图展平为1D序列破坏了各区块之间固有的结构关系。作者在图1（a）中提供了一个说明，以更直观地理解这两个问题。...在开发基于Mamba的视觉模型时，一个核心挑战是将Mamba块的固有的因果性质适配到非因果的图像数据。最直接的方法包括使用不同的扫描路径将2D特征图展平为1D序列，然后使用S6块进行建模和整合。...此外，将2D特征图展平成1D序列会破坏其固有的结构信息。例如，在2D图中相邻的 Token 可能会在1D序列中相隔甚远，导致在视觉任务上的性能损失[17]。
Transformer是nlp领域的常见模型了，在Attention is All You Need一文中凭借着嚣张的题目和明显的效果席卷了nlp的各个领域。...VIT在研究中表明，视觉网络对 CNN 的依赖不是必需的，当直接面对图像块序列时，transformer 也能很好地执行图像分类任务。...图像变形 由于序列模型输入是1D向量，为了将2D图像应用Transormer，将图像 \mathbf{x} \in \mathbb{R}^{H \times W \times C} 进行 reshape...; x _ { p } ^ { N } E],\mathbf{x}_{p}^{i} \mathbf{E} \in \mathbb{R}^{D} 3.token 类似BERT的 token，在输入图像块序列的起始位置添加一个可以学习的序列...文章中使用了标准的1D位置编码（2D没有性能收益）。
首个模型是多通道深度卷积神经网络（MC-DCNN），针对多变量数据特点对传统深度CNN进行改进。另一种模型是人体活动识别MC-CNN，同时将1D卷积应用于所有输入通道以捕捉时间和空间关系。...表2 基于CNN的时间序列分类模型总结 3.3 循环神经网络模型 3.3.1 循环神经网络 RNNs是一种专门处理时间序列和其他序列数据的神经网络，可以处理可变长度的输入和输出，通过在不同层之间建立共享参数的有向连接实现...CNN擅长学习空间关系，如时间序列中不同时间步的通道模式和相关性，而RNN擅长学习时间依赖关系，捕捉时间序列的动态特性。这两种模型的结合可以同时学习空间和时间特征，提高分类性能。...Ronao等人评估了HAR的CNN模型，研究了层数、卷积核数量和大小对模型的影响。Ignatov使用单层CNN并用统计特征增强提取的特征。...这些模型在EEG信号的处理中，通过不同的方式提取特征，并进行分类。此外，还有EEGFuseNet模型，通过集成CNN, RNN和生成对抗网络来整合不同来源EEG的特征信息。
文本分类方法 传统的文本方法的主要流程是人工设计一些特征，从原始文档中提取特征，然后指定分类器如 LR、SVM，训练模型对文章进行分类，比较经典的特征提取方法如频次法、tf-idf、互信息方法、N-Gram...深度学习兴起之后，也有很多人开始使用一些经典的模型如 CNN、LSTM 这类方法来做特征的提取，在本文中，作者会简要描述一下各种方法，及其在文本分类任务中的一些实验。...基于 LSTM 的方法 和基于 CNN 的方法中第一种类似，直接暴力地在 embedding 之后加入 LSTM，然后输出到一个 FC 进行分类，基于 LSTM 的方法，我觉得这也是一种特征提取方式，可能比较偏向建模时序的特征...，通过 CNN 得到一些序列，然后吧这些序列再接入到 LSTM，文章说这么做会提高最后分类的准去率。...，所有可能存在问题，分词添加了词典。
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。...例如，CNN可以检测图像中的边缘，颜色分布等，这使得这些网络在图像分类和包含空间属性的其他类似数据中非常强大。 以下是在keras中添加Conv2D图层的代码。...每行代表某个轴的时间序列加速度。核只能沿时间轴一维移动。 ? 以下是在keras中添加Conv1D图层的代码。...我们可以使用Conv3D对该医学数据进行分类或从中提取特征。 ? mark 以下是在keras中添加Conv3D层的代码。...总结 在1D CNN中，核沿1个方向移动。一维CNN的输入和输出数据是二维的。主要用于时间序列数据。 在2D CNN中，核沿2个方向移动。2D CNN的输入和输出数据是3维的。主要用于图像数据。
EEG序列提取： 脑电图的三维转换允许深度模型从空间和频谱域中学习特征。然而，没有时间特性的分类器仍然是有缺陷的。先前的研究尝试使用RNN来学习不同EEG帧之间的时间依赖性。...在 3D CNN 结构的末尾，每个帧的特征图都将扩展为 1D 特征向量。该结构生成 20 个特征向量，用于 RNN 层中的进一步学习。...在 3D CNN 结构中，每个 3D 卷积运算都由 2 个卷积层组成。网络首先基于 2D 卷积层学习空间域中的功率谱分布，然后利用 1D 卷积层学习频域分布。...从第二层到第四层和第八层，此模型从较宽的频带中提取特征图，并激活更多指定区域。与浅层相比，深层可以提取出更详细的特征，这在一定程度上解释了为什么深层模型在脑电分类问题上表现良好。...3D CNN 可以学习空间和频谱特征，并且 RNN 层用于获取时间表示。结果表明，提出的模型的平均准确率达到88.9％，优于传统的人为设计特征和为 EEG 分类开发的最新深度模型。
给定一个输入序列，首先提取N gram特征得到N gram特征序列，然后对每个特征做词嵌入操作，再把该序列的所有特征词向量相加做平均，作为模型的隐藏层，最后在输出层接任何的分类器（常用的softmax）...本例中 create_ngram_set() 和 add_ngram() 两个函数用于像输入中添加N-gram特征。...create_ngram_set()函数整理了训练集中的所有N-gram特征，再将这些特征添加到词汇表中，其具体操作可参考代码中的注释部分。...对其进行最大池化操作，这个处理类似于CNN的特征提取过程，用以提升传统神经网络的效果。...池化操作完成之后，输出变成了向量，添加一个原始的全连接隐藏层进一步训练，以让CNN+MaxPooling得到的特征发挥更大作用。
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