摘要：
1 简介 胶囊网络（CapsNet）由 Hinton 于2017年10月在《Dynamic Routing Between Capsules》中提出，目的在于解决 CNN 只能提取特征，而不能提取特征的状态、方向、位置等信息，导致模型的泛化（举一反三）能力较差，如： （1）将图片旋转180°，CNN 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:07
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1 前言 时域卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）属于卷积神经网络（CNN）家族，于2017年被提出，目前已在多项时间序列数据任务中击败循环神经网络（RNN）家族。 TCN 网络结构 图中，xi 表示第 i 个时刻的特征，可以是多维的。 TCN源码见--> 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:06
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1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:05
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1 seq2seq模型简介 seq2seq 模型是一种基于【 Encoder-Decoder】（编码器-解码器）框架的神经网络模型，广泛应用于自然语言翻译、人机对话等领域。目前，【seq2seq+attention】（注意力机制）已被学者拓展到各个领域。seq2seq于2014年被提出，注意力机制于 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:01
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1 前言 基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units：隐藏层神经元个数 input_shape=(time_step, input_feature 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:01
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1 前言 理论上，网络层数越深，拟合效果越好。但是，层数加深也会导致梯度消失或梯度爆炸现象产生。当网络层数已经过深时，深层网络表现为“恒等映射”。实践表明，神经网络对残差的学习比对恒等关系的学习表现更好，因此，残差网络在深层模型中广泛应用。 本文以MNIST手写数字分类为例，为方便读者认识残差网络， 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:01
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1 前言 keras是Google公司于2016年发布的以tensorflow为后端的用于深度学习网络训练的高阶API，因接口设计非常人性化，深受程序员的喜爱。 keras建模有3种实现方式——序列模型、函数模型、子类模型。本文以MNIST手写数字为例，用3种建模方式实现。 关于MNIST数据集的说 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:00
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1 理论 计算定积分时，可以通过微元法逼近，如下： 若取值均匀，公式如下： 通过上述公式可以看到，定积分的值可以通过取样点函数值的线性组合得到。当取样点已经确定时，定积分的精度取决于每个取样点所分配的权值。梯形公式、Simpson公式、Cotes公式、Romberg公式正是通过调整权值来逐步逼近积分 阅读全文
posted @ 2023-03-19 12:00
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1 MNIST数据集 MNIST数据集由70000张28x28像素的黑白图片组成，每一张图片都写有0~9中的一个数字，每个像素点的灰度值在0 ~ 255（0是黑色，255是白色）之间。 MINST数据集是由Yann LeCun教授提供的手写数字数据库文件，其官方下载地址THE MNIST DATAB 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:59
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1 三次样条插值 早期工程师制图时，把富有弹性的细长木条（所谓样条）用压铁固定在样点上，在其他地方让它自由弯曲，然后沿木条画下曲线，成为样条曲线。 设函数S(x)∈C2[a,b] ，且在每个小区间[xj, xj+1]上是三次多项式，其中a=x0<x1<...<xn=b 是给定节点，则称S(x)是节点 阅读全文
posted @ 2023-03-19 11:58
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