一、简要 卷积神经网络的核心思想是捕捉局部特征，对于文本来说，局部特征就是由若干单词组成的滑动窗口，类似于N-gram. 卷积神经网络的优势在于能够自动地对N-gram特征进行组合和筛选，获得不同抽象层次的语义信息。 二、textCNN 具体描述： 1、 第一层是输入层，输入层是一个n*d矩阵，其中 ...
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2020-07-23 23:22:17
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目录 大纲概述 数据集合 数据处理 预训练word2vec模型 一、大纲概述 文本分类这个系列将会有8篇左右文章，从github直接下载代码，从百度云下载训练数据，在pycharm上导入即可使用，包括基于word2vec预训练的文本分类，与及基于近几年的预训练模型（ELMo，BERT等）的文本分类。... ...
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2020-07-22 23:28:22
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一. 常用函数的傅里叶变换 1.冲激函数的傅里叶变换是 1 （根据抽样性质） 傅里叶逆变换是1/2pi 冲击偶的傅里叶变换： 同理就有： 2.阶跃函数： 阶跃函数的傅里叶变换： 二. 性质汇总 1.对称性 2.线性（叠加性） 3.奇偶虚实 如果f（t）是虚函数 4.尺度变换 5.时移性质 6.频移特 ...
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2020-07-21 14:08:12
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MCNN: 多列卷积神经网络的单图像人群计数 MCNN是上海科技大学在CVPR 2016上的一篇论文，使用3列卷积网络进行人群密度估计。 摘要 本文旨在提出一种弄可以从具有任意人群密度和角度的的单张图像准确估计人群数量的方法。为了实现这个目的，我们提出一种简单但是很有效的多列卷积神经网络（MCNN） ...
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2020-07-21 09:36:53
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1、ResNet是一种残差网络，咱们可以把它理解为一个子网络，这个子网络经过堆叠可以构成一个很深的网络。 2、但是根据实验表明，随着网络的加深，优化效果反而越差，测试数据和训练数据的准确率反而降低了。这是由于网络的加深会造成梯度爆炸和梯度消失的问题。 目前针对这种现象已经有了解决的方法：对输入数据和 ...
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2020-07-21 01:06:41
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Convolutional Neural Networks(CNN) Abstract 随着深度学习的发展，学术界造就了一个又一个优秀的神经网络，目前，最受欢迎的神经网络之一则是卷积神经网络，尽管有时它出现让我们无法理解的黑盒子现象，但它依然是值得我们去探索的，CNN的设计也遵循了活生物体的视觉处理 ...
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2020-07-18 22:03:15
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摘要： 验证码作为一种互联网安全手段， 被广泛应用于互联网各类验证界面中。由于传统的图像识 别算法对于验证码的识别准确率及速度很大程度上都依赖于算法的设计及鲁棒性上，实际应用起来效果不是很好。在本次项目中，使用 Tensorflow 框架将卷积神经网络应用于验证码的特征提取及识别上，利用 Pytho ...
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2020-07-18 16:00:24
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1.功能概述 PIE-Basic软件定向滤波工具是选用特定的模板进行卷积运算，用以提取某一特定方向的边缘、线性特征或细节。支持横向、纵向、斜向45度、斜向135度四种锐化方式。 2.基本概念 定向滤波又称为匹配滤波，是通过一定尺寸的方向模板对图像进行卷积运算，并以卷积值代替各像元点灰度值，强调的是某... ...
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2020-07-16 21:31:57
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1.了解卷积神经网络的发展历程：1962年提出Hubel-Wiesel模型，其中涉及简单细胞对应卷积层，复杂细胞对应池化层；1984年出现神经认知机（卷积神经网络的雏形）；1989年Lecun提出多层卷积神经网络LeNet用于手写数字识别，1994年诞生LeNet5；此后二十年不断进行深层结构优化与 ...
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2020-07-14 21:45:45
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1.基于既保持神经网络结构的稀疏性，又充分利用密集矩阵的高计算性能，谷歌提出了一种“基础神经元”的Inception结构； 2.Inception-v1将cnn中常见的卷积，池化操作堆叠到一起（卷积，池化后的尺寸相同，通道增加，神经网络的宽度变宽），在3*3,5*5卷积操作前，3*3池化操作后添加1 ...
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2020-07-14 20:10:17
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