笔记 | 神经网络中的concatenate具体做了啥

最新推荐文章于 2024-09-12 11:41:39 发布
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机器学习笔记 - 基于tensorflow从头开始构建图神经网络
学以致用 知行合一
05-11 1755
图神经网络是机器学习和深度学习领域最新兴的技术之一。在许多研究工作中，我们可以看到这些网络在结果和速度方面的成功。图神经网络成功的主要原因之一是它们使用图数据进行建模，图数据可以由数据集实体之间的结构关系组成。 可以对图数据进行操作的神经网络可以被视为图神经网络。使用图形数据，任何神经网络都需要使用数据的顶点或节点来执行任务。假设我们正在使用任何 GNN 执行任何分类任务，那么网络需要对图数据的顶点或节点进行分类。在图数据中，节点应该带有它们的标签，以便每个节点都可以根据神经网络通过它们......
深度神经网络中concatenate()和add层的不同
qq_42189083的博客
04-11 4798
深度神经网络中，经常会遇到需要把张量结合在一起的情况，比如Inception、DenseNet、Resnet等 concatenate操作是网络结构设计中很重要的一种操作，经常用于将特征联合，多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出层的信息进行融合，而add层更像是信息之间的叠加。 Resnet是做值的叠加，通道数是不变的，DenseNet是做通道的合并。你可以这么理解，add是描述图像...
concatenation级联神经网络
Lison_Zhu's Blog
08-06 6841
在看论文的时候碰到concatenation，作为小白的我，不知道是什么。 百度百科： 级联相关神经网络是从一个小网络开始，自动训练和添加隐含单元，最终形成一个多层的结构。级联相关神经网络具有以下优点:学习速度快；自己决定神经元个数和深度；训练集变化之后还能保持原有的结构；不需要后向传播错误信号。 ...
【深度学习】神经网络中的特征融合方式（add/concate）
weixin_44001371的博客
11-02 1万+
是通道数叠加，描述图像本身的特征增加了，而。为简单的像素叠加，；add后描述图像的，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是，这显然是对最终的图像的分类是有益的。特征add的时候就是增加特征的，特征concat的时候就是增加特征的注重细节的时候使用add，注重特征数量的时候使用concat。
深度学习 第十一讲 卷积神经网络（高级篇）
pkapkaever的博客
08-01 825
1.这个红圈圈画的块叫做Inception 2.concatenate就是将块拼接起来（长宽一样 channel不同） 3.Average pooling 人为指定stride =1，padding = 1（均值卷积核） 4.1*1卷积 表示卷积核也是1*1，可以融合不同通道相同位置像素的值，也就是信息融合 Inception module实现 沿着channel的维度拼接起来 （dim = 1） import torch from torch.utils.data import DataLoa.
长短期记忆人工神经网络（LSTM）中的concatenate是个什么操作
qq_27361945的博客
02-02 2579
学习一篇文章： https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 这篇文章是翻译老外的，其中图片是原版的图片，有个操作叫concatenate： 不是十分理解，对于其中写的公式中的符号更不理解： Wi·[ht-1,xt] 这是一个函数么，好像是Wi乘以后面中括号中的内容，中括号中两个变量直接的逗号是什么操作？ 没有例子说明不了这个操作： ...
笔记&实践 | 基于LSTM实现谣言检测 |初识长短记忆神经网络
jiangti_ng的博客
05-28 4243
太妙了，想抓个人工智能的同学问问他们用不用学人脑科学（捂脸
张量网络编程学习笔记（3-0）：神经网络模块化编程预备知识
weixin_47134520的博客
07-17 250
（3）隐藏层：Robustness-数目不定，越多神经元，越多层，效果越好。如图示是最简单 的FCNN（全连接模型）,为了获得正确的分类模型，需要拿损失函数衡量-优化来达成。我们要搭的是一个是图像分类的softmax映射，考虑到分类问题，首选nn.CrossEntropyLoss( )分别训练一个不带sigmoid()和带sigmoid()的，激活函数的重要性就体现出来了。* 总之基本的结构：定义网络，读取数据，输入数据，向前传播反向传播，获得训练结果。
YOLO系列（1～3）神经网络笔记
Geek_of_优快云的博客
10-14 1997
闲话少说，进入正题。YOLO是一种One-stage的物体检测网络1。one-stage即直接生成物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测就可以直接得到结果；相对应的是two-stage甚至multi-stage，multi-stage已经淘汰，所以不提，two-stage则是将检测问题划分为两个阶段，先产生候选区域（region proposals）然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），Faster R-CNN之类的就属于这一类2。v1带有全连接网络，但是v2和v3都舍弃掉了全连接网络，改成了纯CN
吴恩达卷积神经网络学习笔记（四）
qq_45498824的博客
01-16 946
二.实例探究 2.6 谷歌Inception网络简介 Inception模块的作用：代替人工确定卷积层中的卷积核大小或者确定是否需要创建卷积层和池化层。 解析：inception网络代替人工选择滤波器大小，甚至可以代替人工决定使用卷积层或是池化层。考虑不同滤波器滤波器大小、以及池化层，给网络添加这些超参数的所有可能的值，把这些输出连接起来，由网络自己学习它需要什么样的参数。自己决定使用哪个参数，采用哪些滤波器的组合。 但是，以上描述inception网络计算成本...
keras concatenate_Keras结合Keras后端搭建个性化神经网络模型
weixin_39624705的博客
11-22 348
Keras是基于Tensorflow等底层张量处理库的高级API库。它帮我们实现了一系列经典的神经网络层(全连接层、卷积层、循环层等)，以及简洁的迭代模型的接口，让我们能在模型层面写代码，从而不用仔细考虑模型各层张量之间的数据流动。　　但是，当我们有了全新的想法，想要个性化模型层的实现，Keras的高级API是不能满足这一要求的，而换成Tensorflow又要重新写很多轮子，这时，Keras的后端...
keras concatenate_深度玩转神经网络——基于Keras
weixin_39880301的博客
11-23 401
随着AI人工智能的发展，深度学习也被越来越多的量化研究员应用到量化投资领域中，不管是简单粗暴地随着AI人工智能的发展，深度学习也被越来越多的量化研究员应用到量化投资领域中，不管是简单粗暴地直接预测股票价格的变化，或者是预测未来的财务指标、新闻舆情分析等，深度学习都在发挥着它举足轻重的作用，越来越多的量化私募在路演的时候也都会介绍自己的深度学习策略，在各个论坛上，关于深度学习在量化投资上的应用的讨论...
神经网络中concatenate和add层的不同
热门推荐
liguandong
03-08 4万+
在网络结构的设计上，经常说DenseNet和Inception中更多采用的是concatenate操作，而ResNet更多采用的add操作，那么这两个操作有什么异同呢？concatenate操作是网络结构设计中很重要的一种操作，经常用于将特征联合，多个卷积特征提取框架提取的特征融合或者是将输出层的信息进行融合，而add层更像是信息之间的叠加。This reveals that both Dense...
【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！
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985小水博的摸鱼日常
09-12 5550
【特征融合】卷积神经网络中如何进行特征融合？？学习笔记
神经网络学习之 concat函数
luoying_ontheroad的博客
07-06 7838
在Dense Net和U Net中，常用concat函数Dense  NetU Net    tf.concat(concat_dim,values,name='concat')   参数:      concat_dim：值范围是[0,rank(values)-1]。等于0，表示沿着第一维连接tensor；等于1，表示沿着第二维度连接tensor，……      values:tensor值列表...
神经网络特征层concatenate和add层的不同——（一看就懂系列！！！）
weixin_45074568的博客
03-11 3361
Resnet，Densenet等神经网络中，常常采用add来连接特征层，Unet中常常采用concatenate。因为Unet是做图像分割的，图像分割是像素级分类，对特征的数量要求很高。而add是在一个特征上增加其语义信息，举个例子，一张脸，没有通过add话，你可能只会看到眼睛，通过add后你可以看见鼻子，眉毛，这样就可以增加置信度更好的判断这个人是谁，从而增加目标检测的准确率。这是博主的个人理解，如理解错误请批评指正。 ...
concatenation的意思
weixin_63016274的博客
10-17 2163
concatenation的意思
[numpy]concatenate函数
summer2day的博客
04-13 1万+
concatenate((a1, a2, …), axis=0) 数组拼接函数 参数: a1,a2……为要拼接的数组 axis为在哪个维度上进行拼接，默认为0 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = np.array([[5, 6]]) >>> np.concatenate((a, b),...
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