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本文授权转载自：老顾谈几何 作者：顾险峰 编辑：韩蕊 在过去的两三年中，对抗生成网络（Generative Adersarial Network GAN）获得了爆炸式的增长，其应用范围几乎涵盖了图像处理和机器视觉的绝大多数领域。其精妙独到的构思，令人拍案叫绝；其绚烂逼真的效果，令众生颠倒。一时间对抗生成网络引发了澎湃汹涌的技术风潮，纳什均衡的概念风靡了整个人…
一、预备知识 1、nn.Embedding 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional a…
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组成，可以逐步的更接近目标的预测。 摘要 1，介绍 1.1，F…
一、RNN的作用和粗略介绍： RNN可解决的问题： 训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一，比如基于时间的序列：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字。这些序列比较长，且长度不一，比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。 T个时间步： 我们先来看单个RNN cell: 简单的RNN前向传播实现过程： 以上代码实现： im…
ref: https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/108491755 在设置optimizer时， 只需要参数分为两个部分， 并分别给定不同的学习率lr。 base_params = list(map(id, net.backbone.parameters())) logits_params…
在pytorch当中，我们经常会用到x.view()方法来进行数据维度的变化，但是这个方法具体该如何使用呢？ 下面我来记录一下笔记： 一.按照传入数字使数据维度进行转换 首先，我们可以传入我们想要的维度，然后按照传入的数字对数据进行维度变化。比如，x.view()当中可以放入列表或者是单个数字，比如我们有代码先生成一个3*2维度的tensor矩阵，那么我们的…
训练好的词向量模型被保存下来，该模型的本质就是一个m*n的矩阵，m代表训练语料中词的个数，n代表训练时我们设定的词向量维度。当我们训练好模型后再次调用时，就可以从该模型中直接获取到对应词的词向量。 通过上面我们可以拿到每个词的词向量，但是我们任务处理时一般是对句子或文本进行操作。当我们拿到一个词向量后，那么一个句子或一个文本就可以用词表示成矩阵（…
在FNN（DNN）的前向传播，反向梯度推导以及代码验证中，我们不仅总结了FNN（DNN）这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式，还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章，我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导与代码验证》系列介绍。 注意： 本系列的关注点主要在反…
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