自动编码器的目标是学习函数 h(x)≈x。换句话说，它要学习一个近似的恒等函数，使得输出 x^ 近似等于输入 x。自动编码器属于神经网络家族，但它们也和 PCA（主成分分析）紧密相关。...关于自动编码器的一些关键事实： 它是一种类似于 PCA 的无监督机器学习算法 它要最小化和 PCA 一样的目标函数 它是一种神经网络 这种神经网络的目标输出就是其输入 尽管自动编码器与 PCA 很相似，...这两种方式是有联系的，因为： 自动编码器和 MLP 的 sigmoid 层共享参数； MLP 的中间层计算出的隐含表征被用作自动编码器的输入。...接下来，我们构建 n_layers sigmoid 层和 n_layers 去噪自动编码器，其中 n_layers 是我们的模型的深度。...我们链接了 sigmoid 层来构建一个 MLP，而且我们在构建自动编码器时使得每个自动编码器的编码部分都与其对应的 sigmoid 层共享权重矩阵和偏置。
01 概念 在项目开发中，我们可能会随时调整声明的模型，比如添加字段和索引，使用 GORM 的自动迁移功能，可以始终让我们的数据库表保持最新。...此外，GORM 还提供了一些迁移接口的方法，可以帮助我们方便操作数据库表、字段和索引。 02 自动迁移 AutoMigrate 用于自动迁移您的 schema，保持您的 schema 是最新的。...AutoMigrate 会创建表，缺少的外键，约束，列和索引，并且会更改现有列的类型（如果其大小、精度、是否为空可更改）。但不会删除未使用的列，以保护您的数据。...，您可以在初始化时禁用此功能。...方式 1：（未执行成功，可能是 GORM V2 的 BUG） err = gormDB.Migrator().RenameIndex(&Student{}, "Name", "UserName") if
string, rowsAffected int64), err error) } 每个方法都有应用的上下文Context参数传递进来，还专门提供了Trace方法让我们实现，供我们实现查询的SQL语句和消耗时间的记录...接下来说下第二个让我决定使用GORM V2 的原因 CREATE方法支持批量创建模型 在GORM V1版本里，模型本身是不在带批量创建的功能的，想要批量创建一种选择是写个循环，在循环里调用模型的Create...接下来说几个破坏性更新，这个可能是从V1 升级到 V2的障碍 需要注意的几个破坏性更新 初始化方式变更 GORM V1 和 V2 用到的初始化Open方法发生了变更 / jinzhu func Open...grom.io func Open(dialector Dialector, opts ...Option) (db *DB, err error) {} 此外还有一些设置连接的方式也有微调，我把V1和V2...uint Name string IsDel soft_delete.DeletedAt `gorm:"softDelete:flag"` } 那么这样GORM在执行SQL语句时就会自动带上
基本概念 “变分自动编码器”(Variational Autoencoders，缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational...这样的编码如此简单，看上去其实根本不需要有什么“自动编码器”存在。...这个动作来自于你思维中的长期积累形成的概念化和联想，也实质上相当于编码过程。你心中的“自动编码器”无时不在高效的运转，只不过我们已经习以为常，这个“自动编码器”就是人的智慧。...深度学习技术的发展为自动编码器赋予了“灵魂”，自动编码器迅速的出现了很多。我们早就熟悉的分类算法就属于典型的自动编码器，即便他们一开始表现的并不像在干这个。...变分自动编码器 传统的自动编码器之所以更类似于压缩器或者存储器。在于所生成的数据（编码结果、压缩结果）基本是确定的，而解码后还原的结果，也基本是确定的。
但是我们在市面上看到的大多数传感器其功能其实是比较少的，例如 mobile I，它只有车道保持、交通标志识别、前车监测和距离监测的功能，但并不全面。...主干网络，我们选择了一些比较有人气的算法，例如 VGG 16、GoogleNet、ResNet 等。分割任务编码器我们用了 FCN 编码器，检测任务编码器我们用了 YOLO9000 编码器。...从右侧的这张图（纵轴是网络深度，圈的大小表示模型的大小）我们可以看到 ResNet 在深度和大小上都比较好，我们选择使用 ResNet 可以有比较好的实时性。 2、FCN 语义分割解码器 ?...我们使用的是 YOLO V2 的解码器，但这里我们先介绍一下 YOLO V1。这是 YOLO V1 的主框架，它的主干网络是 Darknet19，我们不用管它。我们重点关注编码器的过程。...所以我们开发了一种半自动标注软件，也就是我们可以通过算法自动完成车辆标注，同时我们还可以手动修正误差较大的标注。目前我们已经标注了 5 万张矩形标注数据集。
但是我们在市面上看到的大多数传感器其功能其实是比较少的，例如mobile I，它只有车道保持、交通标志识别、前车监测和距离监测的功能，但并不全面。...主干网络，我们选择了一些比较有人气的算法，例如VGG 16、GoogleNet、ResNet等。分割任务编码器我们用了FCN编码器，检测任务编码器我们用了YOLO9000编码器。...从右侧的这张图（纵轴是网络深度，圈的大小表示模型的大小）我们可以看到ResNet在深度和大小上都比较好，我们选择使用ResNet可以有比较好的实时性。...我们使用的是YOLO V2的解码器，但这里我们先介绍一下YOLO V1。这是YOLO V1的主框架，它的主干网络是Darknet19，我们不用管它。我们重点关注编码器的过程。...所以我们开发了一种半自动标注软件，也就是我们可以通过算法自动完成车辆标注，同时我们还可以手动修正误差较大的标注。目前我们已经标注了5万张矩形标注数据集。
2.语义分割常见应用 2.1 自动驾驶汽车 语义分割常见的应用场景之一是自动驾驶领域，我们希望自动驾驶汽车有「环境感知」的能力，以便其可以安全行驶；下图为自动驾驶过程中实时分割道路场景： 图片 2.2...第一个是编码器解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。...DeepLab V2的主干网络是ResNet，整体网络如下图所示，核心的一些结构包括 空洞卷积组建的ASPP模块、空洞空间金字塔池化。...DeepLab V2 使用 VGG 和 ResNet 作为主干网络分别进行了实验。...- 在 ResNet 的中间层中引入辅助损失，以优化整体学习。- 在修改后的 ResNet 编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 图片 图片展示了全局空间上下文对语义分割的重要性。
功能描述： 提取视频文件中的图像然后使用OCR技术识别静态图像中的文本，提取视频文件中的音频然后使用语音识别技术提取其中的文本，如果视频文本或音频文本中包含指定的关键词则进行提示。...6.进入cmd环境，切换到包含程序文件和视频文件的文件夹，执行命令，下图中略去了执行过程 ?...执行程序时同时产生“音频文字.txt”和“视频文字.txt”两个文件，其中“音频文字.txt”中的内容实在是惨不忍睹一塌糊涂完全没有使用价值，就不贴图了，好在tesseract的文字识别还不错，视频文字提取效果如下
然而，大量的细胞（高达数百万个）、高维的数据（成千上万个的基因）和高dropout率都给单细胞分析带来了巨大的挑战。...在这里，作者介绍了一种新的方法，利用自动编码器和网络融合（scCAN），可以克服这些在大型和稀疏的scRNA-seq数据中准确分离不同细胞类型的问题。...在使用28个真实的scRNA-seq数据集（超过300万个细胞）和243个模拟数据集进行的广泛分析中，作者验证了scCAN：(1)正确估计真实细胞类型的数量，(2)准确地分离不同类型的细胞，(3)对dropout...作者还将scCAN与 CIDR, SEURAT3, Monocle3, SHARP和SCANPY进行了比较。scCAN在准确性和可扩展性方面都优于这些算法。
网络架构 一般的语义分割架构可以被认为是一个编码器-解码器网络。编码器通常是一个预训练的分类网络，像 VGG、ResNet，然后是一个解码器网络。这些架构不同的地方主要在于解码器网络。...图2：FCN 端到端密集预测流程 关键特点： 特征是由编码器中的不同阶段合并而成的，它们在语义信息的粗糙程度上有所不同。 低分辨率语义特征图的上采样使用经双线性插值滤波器初始化的反卷积操作完成。...DeepLab v2 使用 VGG 和 ResNet 作为主干网络分别进行了实验。...在 ResNet 的中间层中引入辅助损失，以优化整体学习。 在修改后的 ResNet 编码器顶部的空间金字塔池化聚合全局上下文。 图14：图片展示了全局空间上下文对语义分割的重要性。...另一方面，本文的实验表明，在语义分割任务中，ResNet是一个远优于VGG16的编码器。这是我在以前的论文中找不到的。
请注意，自动实现的属性在 Cat 类中的用法。...从 C# 6 开始，除了分配字段和属性外，对象初始值设定项还可以设置索引器。...select new {p.ProductName, Price = p.UnitPrice}; 集合初始值设定项 在初始化实现 IEnumerable 的集合类型和初始化使用适当的签名作为实例方法或扩展方法的...元素初始值设定项可以是简单的值、表达式或对象初始值设定项。 通过使用集合初始值设定项，无需指定多个调用；编译器将自动添加这些调用。...从 C# 6 开始，可以使用以下语法初始化字典和其他关联容器。
为了得到一个标准化的参考框架来比较各种自监督算法和预训练数据集，我们必须修正很多实验变量。我们所有的测试都是使用相同的编码器结构（ResNet50）完成的。...v2和 PIRL）产生的30个编码器。...这个理论的一些支持来自于我们对编码器进行的分层 CKA 分析的结果。我们发现，平均而言，经过 MoCo v2训练的编码器在早期和后期层表示之间有更强的一致性，这表明在最终编码中保留了更多的空间信息。...监督编码器执行得更好的3个终端任务分别是 ImageNet 分类、 ImageNet v2分类和 Pets 分类（与 ImageNet 非常相似）。...图片来自论文 那么，我应该使用什么编码器？ 在考虑了以上所有结果之后，很明显，当前标准的计算机视觉编码器（ ImageNet 上有监督训练的 ResNet50）往往不是最好的通用编码器。
2）在CGNet的stage2和stage3都使用GC block，区别于non-local中只有resnet部分stage和部分blcok之间引入non-local机制。...【21】用于自动驾驶的实时语义分割解码器的设计 《Design of Real-time Semantic Segmentation Decoder for Automated Driving》 链接：...考虑到该编码器是功能独立的，需要在解码器方面通过广泛学习语义特征来克服空间信息探索的差距。 ? 非瓶颈层的设计如下图所示。它同时包含1D和3D卷积核。...采用ENet的初始单元，使用最大池和步长2的卷积对输入进行下采样。深度可分卷积替换为扩张型卷积，以扩大接收域，这对语义分割至关重要。...【24】ShuffleNet V2：语义分割的一个有效解决方案:具有可分卷积 《An efficient solution for semantic segmentation: ShuffleNet V2
三大新特性 2014 年的系统使用当时最好的图像模型——Inception V1 图像分类模型对图像编码器进行初始化，在 ImageNet 2012 图像分类任务基准中，Top 5 准确率为 89.6%...2015 年，使用升级后的 Inception V2，系统准确率提升为 91.8%，还为图说生成系统的 BLEU-4 指标增加了 2 分。...微调就是训练经过初始化的图像编码器对图像中的物体进行分类，目标是让图说生成系统使用图像编码器的编码，描述图像中的物体。在微调阶段，我们会使用人类生成的图说，对系统的视觉和语言组件同时进行训练。...图像编码器是一个深度卷积神经网络（CNN）。CNN 常被用于图像处理任务，在物体识别和检测中保有目前最高水平。...摘要 自动描述图像内容是人工智能的一个根本问题。在本文中，我们展示了一个基于深度循环架构的生成模型，结合了计算机视觉和机器翻译领域的最新进展，能够生成描述图像的自然语言。
变分自动编码器(VAE)是一种有方向的图形生成模型，已经取得了很好的效果，是目前生成模型的最先进方法之一。...像任何其他自动编码器架构一样，它有一个编码器和一个解码器。编码器部分试图学习qφ(z | x),相当于学习数据的隐藏表示x或者x编码到隐藏的(概率编码器)表示。...第二项是Kullback-Leibler编码器之间的分布q_φ(z | x)和p (z)。这个散度度量了在使用q表示z上的先验时损失了多少信息，并鼓励其值为高斯分布。...训练和生成过程可以表示为以下 ? 一种训练时变分自编码器实现为前馈神经网络，其中P(X|z)为高斯分布。红色表示不可微的采样操作。蓝色表示损失计算 ?...测试时变分的“自动编码器”，它允许我们生成新的样本。“编码器”路径被简单地丢弃。 对VAE进行如此简要的描述，其原因在于，VAE并不是本文的主要关注对象，而是与本文的主要主题紧密相关的。
本文的作者将为大家介绍一个教程，通过深度学习方法为黑白老照片自动上色，带我们重新忆起那段老时光！ 现如今，给照片着色通常是在 PS 中手工完成的。...现在，我要介绍的这个简单的神经网络——Inception Resnet V2，已经训练了120万张图像，可以帮助我们完成着色的任务。...imsave 16import numpy as np 17import os 18import random 19import tensorflow as tf ▌从Train文件夹中读取所有图像并加载初始权重值...Inception ResNet v2 是一个在120万张图像上训练的神经网络，也是现今最强大的分类器之一。...与编码器并行，输入图像也通过 Inception ResNet v2 来运行。提取分类层并将其与编码器的输出合并。 通过将学习从分类转移到着色网络上，网络可以对图片中的内容有所了解。
最后，分别在V1和V2上应用几种时间一致的空间数据增强，包括随机调整大小和裁剪、水平翻转、随机颜色失真和随机高斯模糊。 图3 帧级视频编码器（FVE）的结构。输入T帧长视频，输出逐帧表征。...帧级视频编码器 直接应用视频分类架构对数百帧的长视频序列进行建模，因其计算量巨大而无法实现。TCC提出了一种视频编码器，它将2D ResNet和3D卷积相结合，以生成逐帧特征。...然后计算该帧的嵌入与V2中所有视频帧的嵌入之间的嵌入相似性分布，最后将嵌入空间中两个分布的KL散度最小化。 2D 的ResNet-50网络在ImageNet上进行了预训练。...具体来说，对于V1，我们首先计算 V1中每个帧的损失，然后计算V1所有帧损失的平均值即为V1的总损失，V2同理，序列对比损失为两个视频序列V1和V2总损失的和。...值得注意的是，本方法中的损失并不依赖于V1和V2之间的帧到帧的对应关系，这增加了时空数据增强的多样性。
为了优化KL散度，变分自编码器生成了1个均值向量和1个标准差向量用于参数重构。在隐向量分布中采样就可以生成新的图片。自编码器和变分自编码器示意图如图9、10所示。...AutoML的自动模型压缩。...ShuffleNet v1 和 ShuffleNet v2 结构如图 18 所示。...图17 MobileNet v2 模块 图18 ShuffleNet v1 和 ShuffleNet v2 结构 2020年，华为诺亚方舟实验室的团队提出了GhostNet，如图19所示。...DARTS流程包括：初始未知操作、候选操作的组合、双层规划问题联合优化混合概率与网络权重、用学到的混合概率求得最终的网络架构，如图55。
，得到不同大小的feature map，之后进行池化得到固定大小的图像， DeepLab V2有两个基础网络结构，一个是基于vgg16，另外一个是基于resnet101的。...编码器-解码器(Encoder-Decoder) 。...应用有反卷积进行上采样、SegNet复用编码器中的池化索引，学习额外的卷积层来平滑特征响应、U-Net将编码器中的特征层通过跳跃连接添加到相应的解码器激活层中。...中，encoder网络使用resnet101或 Xception, ?...文章还对Xception 改进作为backbone，介绍了两种backbone，一是Resnet101，二是改进后的xception。xception效果好于resnet。
第一个是编码器-解码器结构。编码器逐渐减少池化层的空间维度，解码器逐步修复物体的细节和空间维度。编码器和解码器之间通常存在快捷连接，因此能帮助解码器更好地修复目标的细节。...DeepLab (v1 & v2) v1: 使用深度卷积网络和全连接 CRF 进行图像语义分割（Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets...编码器是 ResNet-101 模块，解码器是 RefineNet 模块，该模块融合了编码器中的高分辨率特征和先前 RefineNet 模块中的低分辨率特征。 ?...该模块将 ResNet 的特征图与并行池化层的上采样输出结果连接起来，其中卷积核核覆盖了图像的全部、一半和小块区域。...再来看结构，ResNet（没有空洞卷积）构成该结构的编码器部分，而 GCN 和反卷积构成了解码器部分。该结构还采用了一个叫做边界细化（BR）的简单残差块。 ?
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