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MxNet+R︱用R语言实现深度学习（单CPUAPI接口,一）

一、MxNet对R的API接口 MxNet提供给了R一个API接口，但是这个API接口也不是万能的，不同的操作系统有着不同的使用功能。...x,label训练因变量y,每个隐藏层的大小hidden_node，输出层的结点数out_node,激活函数类型out_activation,num.round,学习率learning.rate,动量momentum...三、官方案例二：利用Symbol系统自定义节点——构造简单回归 参考：http://mxnet.io/tutorials/r/symbol.html 一般情况下，不同的深度学习架构都需要自己构建节点...下面是一个定义没有隐藏层神经网络，模拟回归的简单例子： # 定义输入数据 data <- mx.symbol.Variable("data") # 完整连接的隐藏层 # data: 输入源 # num_hidden...回归与分类的差别主要在于输出层的损失函数。

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用 Excel 来阐释什么是多层卷积

多输入通道 目前 在卷积系列中我们已经应用了： 1D 卷积应用 一维数据（时间） 2D 卷积应用 二维数据 （高，宽） 3D 卷积 应用 三维数据 （长 宽 高） 这里 你会看到明显的应用模式，但是在这些简单的通信之间隐藏了一个重要的细节...图5：与3x3内核的2D卷积应用于大小为5x5的3通道RGB输入，得到3x3的输出。...图6：与3x3内核的2D卷积应用于大小为5x5的3通道RGB输入，得到3x3的输出。 从这个角度来看，我们认为每个通道都有自己的3x3内核。...图9： 一个1维的卷积层，拥有4个大小为3的卷积核，应用在形状 1x6 的矩阵上，给出了形状 4x4 的输出。...表1：MXNet Gluon 默认维度 进阶：深度可分离卷积 常见卷积神经网络结构中大部分卷积都被用于多输入多输出问题。

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    MMDetection学习系列（2）——SSD深度探索与实战指南

    backboneSSD的骨架是VGG16，其是当前主流的分类网络，其主要特点是全部采用3x3的卷积核，然后通过多个卷积层和最大池化层堆叠而成，是典型的直筒结构。...VGG16是在ILSVRC CLS-LOC数据集上预训练过，为了更加适合目标检测，作者进行了适当扩展：(1) 借鉴DeepLab-LargeFOV思想，将VGG16的全连接层fc6和fc7转换成3x3卷积层...conv6和1x1的conv7，同时将池化层pool5由原来的stride=2的2x2变成stride=1的3x3，为了配合这种变化，对conv6(3x3卷积且空洞率为6)采用了空洞卷积，其在不增加参数与模型复杂度的条件下指数级扩大卷积的视野...headbackbone模块会输出n个不同尺度的特征图，head模块对每个特征图进行处理，输出两条分支：分类和回归分支。...假设某一层的anchor个数是m，那么其分类分支输出shape=(b,(num_cls+1)×m,h',w')，回归分支输出shape=(b,4*m,h',w')。

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    综述 | 基于深度学习的目标检测算法

    网络结构介绍 Mask R-CNN 结构如下图： 图 11 Mask R-CNN 采用和 Faster R-CNN 相同的两个阶段，具有相同的第一层 (即 RPN)，第二阶段，除了预测种类和 bbox...YOLOv3 采用一个 53 层卷积的网络结构，号称 darknet-53，网络设计只采用 3x3，1x1 的卷积层，借鉴了 ResNet 的残差网络思想。...，后面的五层是 SSD 扩展卷积层，原来的 SSD 算法是将这七层的特征图直接输入到预测阶段做框的回归任务和分类任务。...DSSD 是将这七层特征图拿出六层（去掉尺寸为的特征图）输入到反卷积模型里，输出修正的特征图金字塔，形成一个由特征图组成的沙漏结构。最后经预测模块输入给框回归任务和分类任务做预测。...经过 Concat 后的输出是三个部分：1. 经过 1*1 卷积和 3*3 卷积作为下一层的输入；2. 直接降采样并修改通道作为下一层的输入；3. 输入这一层的 feature 到最后的检测任务。

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    深度学习500问——Chapter08：目标检测（1）

    任务：特征提取→分类/定位回归 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。...边界框回归（Bounding boxes Regression）。训练将输出一些校正因子的线性回归分类器。...Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end的多任务训练（建议框提取除外），也不需要额外的特征存储空间（R-CNN中的特征相需要保存到本地...它在特征图上滑动一个 3x3的卷积核，以使用卷积网络（如下所示的ZF网络）构建与类别无关的候选区域。其他深度网络（如VGG或ResNet）可用于更全面的特征提取，但这需要以速度为代价。...下图展示了 8x8的特征图，且有一个 3x3 的卷积核执行运算，它最后输出 8x8x3 个ROI（其中k=3）。下图（右）展示了单个位置的3个候选区域。 假设最好涵盖不同的形状和大小。

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    VGG 论文研读

    在一种配置中，也使用1x1的卷积核，这可以看做是输入通道的线性变换（后面接一个非线性变换）。卷积滑动步长固定为1；卷积层的空间填充模式为保留原空间分辨率，例如3x3的卷积层，padding为1。...讨论 该研究中在整个网络使用3x3的卷积核，与每个像素值进行卷积（步长为1）。...很明显，两个3x3卷积层（中间没有池化层）相当于5x5的接受域；三个这样的层相当于7x7的接受域 使用更小的卷积核的好处 包含三个非线性修正层而非单一层，这使决策函数更具有区分性 减少了参数数量...尽管1x1的卷积实质上是相同空间维度的线性投影（输入和输出通道相同），但是修正函数引入了非线性因素 训练 通过用包含动量的小批量梯度下降（基于反向传播）做多项式逻辑回归的优化器来对模型进行训练。...，增加了CNN对特征的学习能力 引入1*1的卷积核 在不影响输入输出维度的情况下，引入非线性变换，增强了网络的表达能力 训练时，先训练级别简单（层数较浅）的VGGNet的A级网络，然后使用A

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    资源 | 一张速查表实现Apache MXNet深度学习框架五大特征的开发利用

    选自AWS blog 机器之心编译 参与：Smith Apache MXNet 是一个功能全面，且具有高度可扩展性的深度学习框架，可支持创建和训练最新型的深度学习模型。...通过它，你可以创建卷积神经网络，LSTM 网络和其它的模型。它支持多种语言，包括但不限于 Python、Scala、R和 Julia 。本文将对 MXNet 五大特征的实现进行介绍。...对于已经使用此种框架的开发者而言，这也是一个不错的参考手册。 1. 一行代码支持多 GPU 训练 在多个 GPU 上运行的能力是 MXNet 架构的核心部分，你只需要输入训练所用的设备列表。...支持分析工具 MXNet 有一个内置分析工具，你可通过用 USE_PROFILER=1 标志创建 MXNet 来使用它。这可以帮助你在网络中（符号级）一层一层地对执行时间进行概述。...它包含一些 CNN，RNN/LSTM，线性回归和逻辑回归的常用架构。使用它就可以学习如何创建数据迭代器和 Amazon S3 迭代器，执行点校验（checkpointing）和保存模型文件。

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    人脸算法系列：MTCNN人脸检测详解

    P-Net是一个人脸区域的候选网络，该网络的输入一个12x12x3的图像，通过3层的卷积之后，判断这个12x12的图像中是否存在人脸，并且给出人脸框的回归和人脸关键点。...网络的第一部分输出是用来判断该图像是否存在人脸，输出向量大小1x1x2，也就是两个值。 网络的第二部分给出框的精确位置，一般称为框回归。...3、R-Net（Refine Network） 论文原文对P-Net的描述：P-Net的所有候选框都输入到R-Net中，该网络结构还是通过边界框回归和NMS来去掉大量的false-positive区域。...在输入R-Net之前，都需要缩放到24x24x3，网络的输出与P-Net是相同的，R-Net的目的是为了去除大量的非人脸框。...特别是，网络将输出五个面部关键点的位置。 从网络图可以看到，该层比R-Net层有多了一层卷积层，所以处理的结果会更加精细。

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    2012到2020主要的CNN架构总结

    在池化层中，过滤器会在输入数据上滑动并应用池化操作（最大，最小，平均）。 最大池是文献中使用最多的。 全连接层 是由三种类型的层组成的多层感知器：输入层，隐藏层和输出层。...输入层接收CNN生成的要素。 隐藏层是一系列具有权重的神经元，将在训练步骤中学习。一个MLP由一个或多个隐藏层组成。 输出层也是神经元序列。但是，它具有不同的激活函数。...它使用三种不同大小的滤波器（1x1、3x3、5x5）对输入执行卷积。 ResNet 微软的模型以96.4％的准确度赢得了2016年ImageNet竞赛。...减小厚度意味着压缩后下一层中只需要3x3卷积核进行计算。它提高了速度，因为3x3卷积核的计算量是1x1的卷积核的9倍。 Dense Net DenseNet以前馈方式将每一层连接到其他每一层。...它具有L层L（L + 1）/ 2个直接连接。对于每一层，将所有其他层的特征图用作输入，并将其特征图用作所有后续层的输入。

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    亚马逊开源神经机器翻译框架Sockeye：基于Apache MXNet的NMT平台

    Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它同样可以在多块GPU上并行训练模型。...你可以轻易改变基础模型架构，比如： RNN 单元类型（LSTM 或 GRU）和隐藏状态大小 RNN 层的数量 源序列和目标序列嵌入的大小 应用于源编码的注意力机制的类型 Sockeye 同样有其他更高级的功能...，比如： 束搜索推理 多模型的简单集成 RNN 层之间的残差链接 输出层预测的词汇偏倚 门控语境（Context gating） 交叉熵标签平滑 层归一化 为了训练，Sockeye 允许你完全掌控重要的优化参数...关于这个，如果没有 matplotlib，你还需要安装 matplotlib 作为额外依赖项： pip install matplotlib 将输出类型设置成 align_plot，以创建可以看到注意力网络的...系统需求 Sockeye 要求的环境： Python3 MXNet-0.10.0 (https://github.com/dmlc/mxnet/tree/v0.10.0) numpy 安装 AWS

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    具有mxnetR的前馈神经网络

    FNN具有隐藏层的简单处理单元。 这是我们的深度学习系列的第三部分。本系列的第一本是“深入深度学习”，重点介绍深度学习的基础知识。...输入层由接受输入值的神经元组成。这些神经元的输出与输入预测器相同。 输出层是神经网络的最后一层，将结果返回给用户环境。基于神经网络的设计，它也表示以前的层次在学习资讯方面有何表现，并据此改善功能。...隐藏的图层位于输入图层和输出图层之间。通常，隐藏层的数量从一个到多个不等。这些中央计算层具有将输入映射到节点输出的功能。 [图片] 我们可以说感知器是人工神经网络的基本处理单元。...= c(3,2) #2层——第1、2层分别3、2个节点 ,out_node = 2 #设置输出节点的数量 ,activation="sigmoid" #隐藏层的激活函数 ,out_activation...我们可以看到第一个带有三个节点和sigmoid激活函数的隐藏层，第二个隐藏层带有两个节点和Relu激活函数，最后的输出带有softmax函数。

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    神经网络

    这个“神经元”是一个以x[1], x[2], x[3]以及截距偏置项+1为输入值的运算单元，输出为： ? 其中函数：f：R----> R^称之为“激活函数”。...中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。...使用nl表示网络的层数，假设nl = 3，将第l层标记为L[l]， 所以L[1]是输入层，L[2].....L[nl-1]是隐藏层，L[nl]是输出层。...因此在本例中，W[^1] R[^(3x3)],即3x3的矩阵，W[^2] R[^(1x3)]。同时，使用s[l]表示第l层的节点数。...这是一个前馈神经网络的例子，因为这种联接图没有闭环或回路。 神经网络也可以有多个输出单元。比如，下面的神经网络有两层隐藏层： L2及L3 ，输出层L4有两个输出单元。 ?

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    激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器，一篇就够了！

    如果在这个感知器的基础上加上隐藏层，就会得到下面我们要说的神经网络结构了。 2.2 神经网络的结构 神经网络的一般结构是由输入层、隐藏层(神经元)、输出层构成的。...，所以术语隐藏层的含义是在训练集中，这些中间结点的准确值我们是不知道到的，也就是说你看不见它们在训练集中应具有的值。 多隐藏层的神经网络比 单隐藏层的神经网络工程效果好很多。...下⾯我们来解释这样做的原因。 假设输出层只保留⼀个输出单元o1（删去o2和o3以及指向它们的箭头），且隐藏层使⽤相同的激活函数。...**下图是用神经网络描绘了softmax回归，也是一个单层神经网络，由于每个输出 o1,o2,o3o_1,o_2,o_3o1​,o2​,o3​ 的计算都要依赖于所有的输入 x1,x2,x3,x4x_1,...x_2,x_3,x_4x1​,x2​,x3​,x4​ ，softmax回归的输出层也是一个全连接层。

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    PyTorch 深度学习实用指南：6~8

    GAN 和自回归模型都基于不同的原理工作，但是每种方法都有其自身的优缺点。 在本章中，我们将使用这两种方法开发一个基本示例。 自回归模型 自回归模型使用先前步骤中的信息并创建下一个输出。...这些长序列是为什么 RNN 对原始音频样本不太有效的一个很好的原因。 LSTM 网络可以记住上下文信息的实际序列长度为 50 到 100。上图具有三个隐藏层，这些隐藏层使用来自上一层的信息。...也就是说，如果我们有 10 个隐藏层，则最后一层将从 12 个输入节点获取上下文信息。...在具有扩张卷积和三个隐藏层的情况下，先前的实现覆盖了 16 个输入节点，而先前没有扩张卷积的实现仅覆盖了五个输入节点。...所有这三个示例均使用大小为 3x3 的核，其中最左边的块显示的是正常卷积或膨胀卷积，其膨胀因子等于零。 中间块具有相同的核，但膨胀因子为 2，最后一个块的膨胀因子为 4。

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    机器学习（ML）三之多层感知机

    模型图所示的多层感知机中，输入和输出个数分别为4和3，中间的隐藏层中包含了5个隐藏单元（hidden unit）。由于输入层不涉及计算，模型图中的多层感知机的层数为2。...由模型图可见，隐藏层中的神经元和输入层中各个输入完全连接，输出层中的神经元和隐藏层中的各个神经元也完全连接。因此，多层感知机中的隐藏层和输出层都是全连接层。...记隐藏层的输出（也称为隐藏层变量或隐藏变量）为H，有H∈ℝn×h，因为隐藏层和输出层均是全连接层，可以设隐藏层的权重参数和偏差参数分别为Wh∈ℝd×h和bh∈ℝ1×h，输出层的权重和偏差参数分别W0∈ℝh...其输出 的计算为  也就是将隐藏层的输出直接作为输出层的输入。...在分类问题中，我们可以对输出O做softmax运算，并使用softmax回归中的交叉熵损失函数。 在回归问题中，我们将输出层的输出个数设为1，并将输出O直接提供给线性回归中使用的平方损失函数。

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    神经网络基础

    而输出层是生成输出的那一层，也可以说是网络的最终层。处理层是网络中的隐藏层，这些隐藏层是对传入数据执行特定处理并将其生成的输出传递到下一层。输入和输出层是可见的，而中间层则是隐藏的。...通常情况下输入层的神经元数量与输入数据的纬度相同。输出层神经元的数量，在回归问题和二元分类中通常为一个神经元，在多分类问题中通常与分类的类别数相同。...在通常情况下，分类问题的隐藏层的神经元数量可以设定为类别数量的5-10倍，回归问题的隐藏层的神经元数量可以设定为输入数据维度的2-3倍。...3.1.7 正向传播(Forward Propagation) 正向传播是指输入通过隐藏层到输出层的运动。在正向传播中，信息沿着一个单一方向前进。输入层将输入提供给隐藏层，然后生成输出。...在这里将构建一个具有4个神经元的输入层，和2层隐藏层，及一个输出层的神经网络。输出层采用softmax作为激化函数，使用梯度下降作为优化器。

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    深度学习系列（二）卷积神经网络模型（从LeNet-5到Inception V4）

    相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层...VGG16包含了16个隐藏层（13个卷积层和3个全连接层） VGG19包含了19个隐藏层（16个卷积层和3个全连接层） VGG网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3x3的卷积和2x2的max pooling...从参数量的角度看，3个3x3的卷积参数总量为 3x(9xC1xC2),7x7卷积核参数总量为 49xC1xC2，这里C1和C2 指的是输入和输出的通道数。...1x1卷积的主要目的是为了减少维度，上一层的输出为100x100x128，经过具有256个通道的5x5卷积层之后，输出数据为100x100x256，其中，卷积层的参数为128x5x5x256= 819200...而假如上一层输出先经过具有32个通道的1x1卷积层，再经过具有256个输出的5x5卷积层，那么输出数据仍为为100x100x256，但卷积参数量已经减少为128x1x1x32 + 32x5x5x256=

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