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Deep Learning

Tensorflow添加自定义Operator

leihao阅读(3866)评论(3)

本文是按照官网教程的一个实际操作,中间遇到一个编译的坑。 基本原理 同一个Operator由于可能在CPU或GPU执行,如果想要支持两个设备,就需要写两份代码。 编写CPU版本程序 基础代码 下面代码的功能是将输入的数组第一个元素保留,后面...

GPU编程

GPU编程sort实现原理

leihao阅读(1615)评论(0)

冒泡排序 对于有n个元素的待排序数组,去n/2个计算单元,最多执行step为n,对于任何一个线程i,交替和自己的左边和右边元素比大小,大小逆序就更换元素的值。这个方式step复杂度为 \(O(n)\) ,work复杂度为 \(O(n^2)\...

GPU编程

GPU算子Reduce和Scan算法原理

leihao阅读(2127)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...

图像

Faster R-CNN原理介绍

leihao阅读(12846)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(14698)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...

图像

Fast R-CNN结构介绍

leihao阅读(6419)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(13501)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。...

图像

RCNN结构

leihao阅读(1941)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...

图像

SPP-net原理介绍

leihao阅读(4422)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...

图像

OverFeat介绍

leihao阅读(3064)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...

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