网络结构

CNN、RNN、DNN的一般解释 https://www.jianshu.com/p/bab3bbddb06b?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation 0.0952017.10.16 19:10:36字数 3,145阅读 4,648 CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？ 转自知乎 科言君 的回答 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。 （扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…） 但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题，即它对稍复杂一些的函数都无能为力（比如最为典型的“异或”操作）。连异或都不能拟合，你还能指望这货有什么实际用途么o(╯□╰)o 随着数学的发展，这个缺点直到上世纪八十年代才被Rumelhart、Williams、Hinton、LeCun等人（反正就是一票大牛）发明的多层感知机

版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/73500737 </div> <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-3019150162.css"> <div id="content_views" class="markdown_views prism-atom-one-dark"> <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="display: none;"> <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path> </svg> <p>论文原文：<a href="https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf" rel="nofollow" data-token=

最近在学习廖老师的pytorch教程，学到Resnet 这部分着实的烧脑，这个模型都捣鼓了好长时间才弄懂，附上我学习过程中最为不解的网络的具体结构连接（网上一直没有找到对应网络结构，对与一个自学的学渣般的我，很是无奈，所以搞懂后我就...分享给有需要的的你了） 我们先大致了解一下残差模型 ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。 下面我们从实用的角度去看看ResNet。 1.ResNet意义 随着网络的加深，出现了 训练集 准确率下降的现象，我们可以确定 这不是由于Overfit过拟合造成的 (过拟合的情况训练集应该准确率很高)；所以作者针对这个问题提出了一种全新的网络，叫深度残差网络，它允许网络尽可能的加深，其中引入了全新的结构如图1； 这里问大家一个问题 残差指的是什么 ？ 其中ResNet提出了两种mapping：一种是identity mapping，指的就是图1中”弯弯的曲线”，另一种residual mapping，指的就是除了”弯弯的曲线“那部分，所以最后的输出是 y=F(x)+x

原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650754422&idx=4&sn=0dc881487f362322a875b4ce06e645f7&chksm=871a8908b06d001ef7386ccc752827c20711877a4a23d6a8318978095dd241d118257c607b22&scene=21#wechat_redirect 深度学习在多个领域中实现成功，如声学、图像和自然语言处理。但是，将深度学习应用于普遍存在的图数据仍然存在问题，这是由于图数据的独特特性。近期，该领域出现大量研究，极大地提升了图分析技术。清华大学朱文武等人综述了应用于图的不同深度学习方法。 他们将现有方法分为三个大类：半监督方法，包括 图神经网络 和图卷积网络；无监督方法，包括图自编码器；近期新的研究方法，包括图循环神经网络和图强化学习。然后按照这些方法的发展史对它们进行系统概述。该研究还分析了这些方法的区别，以及如何合成不同的架构。最后，该研究简单列举了这些方法的应用范围，并讨论了潜在方向。 引言 近十年，深度学习成为人工智能和机器学习这顶皇冠上的明珠，在声学、图像和自然语言处理领域展示了顶尖的性能。深度学习提取数据底层复杂模式的表达能力广受认可。但是，现实世界中普遍存在的图却是个难点

概述：什么是AutoML？ 目前机器学习（machine leraning）成功的关键在于人类工程师完成如下的工作： 预处理数据 选择适当的功能 选择一个适当的模型选择系列 优化模型超参数 后处理机器学习模型 严格分析所得结果 AutoML自动机器学习致力于研究机器学习自动化实现，面向没有专业机器学习知识的用户。同时也向专业机器学习人士提供了新的工具，如：执行深层表示的框架搜索；分析超参数的重要性。AutoML主张开发可以用数据驱动的方式自动实例化的灵活软件包。 Automl的发展历史 1、首先是人工网络结构搜索，从Inception v1,v2,v3,v4,ResNet到Xception. Inception-ResNet 的网络结构请参考论文： https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf a 、Inception v1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（Network in Network）中引入了1*1 conv。 b 、Inception v2的网络，加入了BN（Batch Normalization）层，减少了InternalCovariate Shift，并且使用2个3*3替代1个5*5卷。 c 、Inception v3网络

1.什么是网络 网络就是把不同地理位置的终端设备通过传输介质和网络设备连接起来，实现资源共享及通信 2.网络的发展阶段 1.远程练级系统 第一代计算机网络是以单个计算机为中心的远程联机系统。 典型应用是由一台计算机和全美范围内2 000多个终端组成的飞机订票系统。 2.分组交换网络 20世纪60年代中期至70年代 。 第二代计算机网络是以多个主机通过通信线路互联起来，为用户提供服务。 典型代表是美国国防部高级研究计划局协助开发的ARPANET（阿帕网）。 3.开放式的标准化计算机网络 20世纪70年代末至90年代。 第三代计算机网络是具有统一的网络体系结构并遵循国际标准的开放式和标准化的网络。 ARPANET兴起后，计算机网络发展迅猛，各大计算机公司相继推出自己的网络体系结构及实现这些结构的软硬件产品。但由于没有统一的标准，不同厂商的产品之间互联很困难。 1984年，ISO正式颁布了一个称为“开放系统互连基本参考模型”（OSI模型）的国际标准ISO7498。 在开放式网络中，所有的计算机和通信设备都遵循着共同认可的国际标准（OSI七层网络参考模型），从而可以保证不同厂商的网络产品可以在同一网络中顺利地进行通信。 4.高速网络技术阶段 20世纪90年代末至今。 第四代计算机网络由于局域网技术发展越趋成熟，出现了光纤及高速网络技术，多媒体网络，智能网络等

https://www.toutiao.com/a6657069801371861518/ 2019-02-12 19:10:46 真实世界中，许多重要的数据集都是以图或者网络的形式存在的，比如社交网络，知识图谱，蛋白质相互作用网，世界贸易网等等。然而，迄今为止，却很少有人关注并且尝试将神经网络一般化后应用在这样的数据集上，而现在深度学习在人工智能领域大形其道，如果能够将神经网络和图分析进行结合，将会解决许多的问题，本文中重点介绍在图神经网络中的两个很重要的算法DeepWalk and GraphSage. Graph结构 图结构是计算机中很重要的一个数据结构，一个图结构包括两个部分: 顶点(node)和边(edge),即表示的形式是: 图分为有向图和无向图， 有向图是边上带有方向，表示两顶点的依赖是有方向性的，如图所示 图神经网络 来源： CSDN 作者： 喜欢打酱油的老鸟 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/87159371

《Going deeper with convolutions》 2014，Google，GoogLeNet（向早期的LeNet致敬），Inception V1 Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大的优势取得了第一名。它最大的特点是控制了计算量和参数量的同时，获得了非常好的分类性能―top5的错误率6.67%。Inception V1有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深，但其计算量和参数量仅为AlexNet的1/12，却可以达到远胜于AlexNet的准确率。 （1）Inception V1降低参数量的目的有两点，第一，参数越多模型越庞大，需要供模型学习的数据量就越大，而目前高质量的数据非常昂贵；第二参数越多，耗费的计算资源也会更大。 （2）Inception V1参数少但效果好的原因除了模型层数更深、表达能力更强外，还有两点：一是去除了最后的全连接层，用全局池化层（即将图片尺寸变为1*1）来取代它。全连接层几乎占据了AlexNet或VGGNet中90%的参数量，而且会引起过拟合，去除全连接层后模型训练更快并且减轻了过拟合。二是Inception V1中精心设计的Inception Module提高了参数的利用效率。 1.动机和思考: 一般来说

论文：Convolutional Neural Networks with Alternately Updated Clique 论文链接： https://arxiv.org/abs/1802.10419 代码链接： https://github.com/iboing/CliqueNet 这篇文章是CVPR2018的oral，提出了一个新的网络结构，旨在进一步提高网络特征的利用率。 该网络的思想是：在一个block中，每一层即是其他层的输入，也是其他层的输出 。如何做到在一个block中每一层即是其他层的输入，又是其他层的输出？原文表述如下：Concretely, the several previous layers are concatenated to update the next layer, after which, the newly updated layer is concatenated to re-update the previous layer, so that information flow and feedback mechanism can be maximized. 后面会详细介绍。 Figure1是一个包含4个网络层的block示意图，unfold的形式结合后面的Table1和公式1会更容易理解。两个概念：一个是block

第八章 抽象数据类型与子程序 1.抽象数据类型 抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT） ：属性（数据和操作）明确地与特定实现分离的容器。 设计的目标是通过抽象减少复杂度。如果在逻辑层定义了有用的结构和处理它们的操作，就可以随便使用它们了。 应用（或用户）层是特定问题中的数据的视图。逻辑（或抽象）层是数据值（域）和处理它们的操作的抽象视图。实现层明确表示出了存放数据项的结构，并用程序设计语言对数据丽操作进行编码。这个视图用明确的数据域和子程序表示对象的属性。 数据结构（data structure） ：一种抽象数据类型中的复合数据域的实现。 容器（container） ：存放和操作其他对象的对象。 2.栈 栈是一种抽象复合结构，只能从一端访问栈中的元素。可以在第一个位置插入元素，也可以删除第一个元素。会计师称它为LIFO，即后进先出（Last In First Out）的缩写。 从另一种描述栈的访问行为的说法是删除的项总是在栈中时间最短的项目。从这个角度观察栈就更加抽象。插入操作没有任何约束；整个LIFO行为都体现在删除操作上。 Push ：插入操作（推进）。 Pop ：删除操作（弹出）。 例： WHILE(more data) Read value Push(myStack,value) WHILE(NOT IsEmpty(myStack)) Pop