。 1摘要卷积网络已被证明在提取结构化数据中的高级特征方面具有不错的效果。而时间卷积网络(TCN)是一种利用因果卷积和空洞卷积的神经网络模型，它可以适应时序数据的时序性并可以提供视野域用于时序建模。在这篇文章中，作者提出了一种新颖的思路，将TCN应用于时间序列的异常检测中。其中，文中通过正常序列进行训练TCN，并用它来预测若干时间步长的趋势。然后，采用多元高斯分布来拟合预测误差，计算每个时间点的数
AlexNet相关文献：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural NetworksAlex Krizhevsky Ilya Sutskever Geoffrey E. Hinton2012 NIPSAlexNet的特点;用relu代替sigmoidlocal response normalization，提高泛化能力分到多个GP
HTNE是北航老师提出的针对时序网络(temporal network)嵌入的一个模型，论文发表在2018年KDD上。时序网络，即网络是随时间动态变化的（节点和边会增加或减少）。文章研究了时序网络的embedding问题，旨在建模网络的时序形成模式，从而提升网络embedding的效果。文章通过节点的邻居形成序列（neighborhood formation sequence）建模节点的演变过程，
导读怎么样来理解近期异常火热的深度学习网络？深度学习有什么亮点呢？答案事实上非常简答。今年十月份有幸參加了深圳高交会的中科院院士论坛。IEEE fellow汤晓欧做了一场精彩的报告，这个问题被汤大神一语道破，他说深度学习网络说白了就是一个多层的神经网络。同20年前相比，计算机硬件性能提升非常多，有了实现处理大数据和并行运算的能力，deep learning才被又一次重视起来。这里，再反复一遍CNN
CNN 的两个弊端 自从Alex Krizhevsky 等论文 ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks 在 NIPS2012 发表开始，CNN 已经成为很多领域十分重要的工具，深度学习已很普遍. 基于 CNN 的方法已经在计算机视觉的诸多任务中取得了卓越的成绩. 但，CNN 是完美的吗？是能选择的最佳方案吗？当然不
一、什么是胶囊网络1.1普通CNN的缺点：CNN在提取特征时只在乎有没有，不在乎他具体的状态是如何的。上面第一张图片是一个人像，CNN可以正常识别出来；第二张是一个五官错位的图片，CNN仍然将其识别成一张人脸。这是因为CNN是可以识别出人像所具有的具体特征，只要包含这些特征就将其判定为一张人脸。 1.2Hinton自己说过：最大池化层表现的如此优异是一个巨大的错误，是一场灾难。从图中不难
1、介绍下卷积操作的作用卷积网络中的卷积核参数是通过网络训练出来的通过卷积核的组合以及随着网络后续操作的进行，卷积操作可获取图像区域不同类型特征；基本而一般的模式会逐渐被抽象为具有高层语义的“概念”表示，也就是自动学习到图像的高层特征。2、CNN结构特点局部连接，权值共享，池化操作，多层次结构。1、局部连接使网络可以提取数据的局部特征2、权值共享大大降低了网络的训练难度，一个Filter只提取一个
！！！入门级选手的博客，请带着做英语短文改错的眼光来看 一、卷积神经网络CNN二、支持向量机SVM三、Adaboost（通过迭代弱分类器而产生最终的强分类器的算法)四、算法优缺点及其发展趋势（1）CNN最大优点是权值共享，减少了计算时间，CNN处理图像可以把原图直接输入网络，特征提取也简单，因为会简化处理，加快处理速度。 缺点：实现相对复杂，网络训练时间长而且由于其泛化性，要对处理的样
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2023-10-13 17:27:32
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CNNs可以自动从(通常是大规模)数据中学习特征，并把结果向同类型未知数据泛化。
选用卷积的原因:
局部感知:
简单来说，卷积核的大小一般小于输入图像的大小（如果等于则是全连接），因此卷积提取出的特征会更多地关注局部 ——
这很符合日常我们接触到的图像处理。而每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，
然后在更高层将局部
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并且一定
TSDataset
TSDataset 是 PaddleTS 中一个主要的类结构，用于表示绝大多数的时序样本数据，并作为PaddleTS其他算子的输入以及输出对象。TSDataset 包涵两类时序数据：待预测目标：表示希望被预测的时序序列协变量：无需被预测的时间序列，协变量的加入通常用于辅助提高模型预测的效果TSDataset支持的时序样本数据可以分为：单变量数据，只包含单列的预测目标，同时可以包
1、Bottleneck卷积核 Bottleneck卷积核的特点是能够降低特征数据的维度减少计算量，增加模型的非线性表达能力。 Bottleneck卷积核可以改变原始输入数据的通道数，而3×3卷积核可以通过组合多个卷积核的方式实现大尺寸卷句话饿的卷积效果。 在卷积核大小和步长不变的情况下，连续使用两个3×3卷积核得到的特征图大小相当于使用1个5× 5卷积核得到的特征图大小。参数数量从26（5×5
常见机器学习算法的优缺点有监督学习线性回归优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据。KNN优点：理论成熟，思想简单，容易实现，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；模型训练时间快，训练时间复杂度为 O(n)，KNN 算法时惰性的；对数据没有假设，准确度高，对异常值不敏感；KNN 是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练；缺点：对内存要求较高，因为该算法存储
问题引入在平时的项目中主要做的分类或者回归的问题比较多，对于时序的一些问题的建模的话，在交叉验证的这个角度应该如何去选择训练集和测试集呢？问题解答交叉验证（CV）是一项很流行的技术，用于调节超参数，是一种具备鲁棒性的模型性能评价技术。两种最常见的交叉验证方式分别是 k 折交叉验证和 hold-out 交叉验证。那么可以很明显的看到，我们的时序问题中肯定不能用k折交叉验证，因为时序的数据是有依赖的。
原创
2021-01-29 20:20:09
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时序卷积网络（Temporal convolutional network， TCN）的提出是为了是卷积神经网络具备时序特性，与多种RNN结构相对比，发现在多种任务上TCN都能达到甚至超过RNN模型。 TCN主要基于因果卷积和膨胀卷积（Dilated Convolution）因果卷积 从直观上来说，它类似于将卷积运算「劈」去一半，令其只能对过去时间步的输入进行运算。对于 TCN 所使用的一维卷积
此篇博客主要是讲一些目前较好的网络发展，提出问题，解决了什么问题,有什么优缺点。1、Alexnet网络，本网络是2012年的分类冠军，掀起来深度学习的热潮，Alexnet参数量巨大，由于受限于硬件计算，作者采用了group 卷积，将特征图分别放入不同gpu进行运算，最后融合，但是此网络存在一个问题，不同特征图分别计算然后融合，如此卷积核只与某一部分的特征图进行卷积，这样卷积核获得的特征
TF 2.0 - 时间序列预测入门最近 Google 正式将 TensorFlow 2.0 作为默认 TensorFlow 版本了，作为一名初学者，决定用相对易用的新版的 TensorFlow 来进行实践。在接下来的内容中，我将记录我用 LSTM 和 Beijing PM2.5 Data Set 来进行时间序列预测的过程。因为 ipynb 文件里都包含图片，所以在文章里就不上图了哈。0. 环境Pa
在进行数字电路系统的设计时，时序是否能够满足要求直接影响着电路的功能和性能。本文首先讲解了时序分析中重要的概念，并将这些概念同数字系统的性能联系起来，最后结合FPGA的设计指出时序约束的内容和时序约束中的注意事项。一、时序分析中的重要概念在数字系统中有两个非常重要的概念：建立时间和保持时间，其示意图如图1所示。一个数字系统能否正常工作跟这两个概念密切相关。只有建立时间和保持时间都同时得到满足时，数
写在前面**这两周由于实习公司事情较多，来不及写博客。【计算机视觉——RCNN目标检测系列】的第三篇文章【非极大抑制和IoU】的文字材料已经准备好了，但是相关代码放在某服务器上，但是服务器配置出了点问题，需要时间解决。因此先暂时放弃第三篇文章的上传，最近几天把服务器问题解决了立马上线第三篇博客以保证文章的连贯性。在上一篇博客：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】三、IoU与非极大抑制 主要讲解了
1. 简介近年来，卷积神经网络（CNN）在深度学习领域中发挥了重要作用。事实证明，CNN的变体在跨不同领域的分类任务中非常成功。但是，CNN的主要缺点有两个：无法考虑要素之间的重要空间层次结构以及缺乏旋转不变性[1]。只要在测试数据中存在某个对象的某些关键特征，CNN便会将测试数据归类为该对象，而无需考虑特征之间的相对空间方向。这会导致误报。 CNN缺乏旋转不变性，将导致网络错误地为对
