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2017年01月的文章

GPU编程

GPU算子Reduce和Scan算法原理

leihao阅读(2099)评论(0)

终于开始学习GPU的开发了,里面算法的知识比想象的有趣,不少地方还是很考验编程基本功的。 这里介绍的两个操作的实现很有意思,对于理解GPU并行计算的「思维模式」很有帮助。 Reduce reduce操作的定义很简单,输入一个数组和作用在数组...

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Faster R-CNN原理介绍

leihao阅读(12500)评论(0)

看本文之前需要先了解Fast RCNN。 Faster R-CNN提出了一种加快计算region proposals的方法,就是通过建立RPN(Region Proposal Network)网络。RPN是一个全连接的卷积网络,通过 end...

NLP

LSTM+CRF介绍

liming阅读(14377)评论(0)

LSTM和CRF要解决问题的:序列标注问题(中文分词、词性识别、命名实体识别、机器翻译等) 本文先介绍LSTM的基本结构,再介绍LSTM与CRF结合的方法(CRF的具体算法介绍不包括在本文中)。 LSTM是RNN的一种特殊形式,首先看一下R...

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Fast R-CNN结构介绍

leihao阅读(6300)评论(0)

看本文之前最好已经了解RCNN和SPP-net,被SPP-net暴漏各种RCNN的弊端之后,RCNN作者做了升级,搞出来了Fast RCNN,无论是训练还是测试速度都比SPP-net要快,并且效果好。 结构 现在整个结构开始变得比较简洁,借...

NLP

从LSTM到Seq2Seq

chendajun阅读(13327)评论(0)

LSTM(Long Short Term Memory) 由于传统的RNN在进行几次链式法则求导后梯度会指数级缩小(如图),导致传播几层后出现梯度消失,无法处理“长期依赖”问题。国外学者刻意设计了一种RNN的变体来克服这个问题,即LSTM。...

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RCNN结构

leihao阅读(1902)评论(0)

核心结构就是下图,有创意的地方就是通过预先生成region proposal。   和OverFeat不同之处就在于,不用再构造各种缩放比例了,同时里面有两个重要过程:获取region proposals和获取CNN特征。 源代码...

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SPP-net原理介绍

leihao阅读(4318)评论(0)

感觉这个论文出来就是「啪啪啪」打R-CNN的脸的,「spatial pyramid pooling」是一种可以不用考虑图像大小,输出图像固定长度representation结构,并且可以做到在图像变形情况下表现稳定。SSP-net的效果已经...

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OverFeat介绍

leihao阅读(3010)评论(0)

2013年底论文OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 本论文介绍了一个基于卷积的框架,用来集成的处...

CNN

VGG结构介绍

leihao阅读(15967)评论(0)

原始论文:VGG 整体结构 上图来自这里 预处理 图片的预处理就是每一个像素减去了均值,算是比较简单的处理。 卷积核们 整体使用的卷积核都比较小(3x3),3x3是可以表示「左右」、「上下」、「中心」这些模式的最小单元了。 3 × 3 wh...

CNN

CNN理解

linfeng阅读(3434)评论(1)

终于好好学习了一下CNN,在看完了cs231n的学习笔记,在通过各位博客大神的博客文章深入理解下,自己对CNN也有一些心得。在学习的过程中记录整理了自己对CNN的认识与理解。还有很多不足或理解有问题的地方,希望大家多多指导啦。 Convol...

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