摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。作者：Hint。本文简要介绍NeurIPS 2022录用的论文“Bridging the Gap Between Vision Transformers andConvolutional Neura
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2023-09-13 08:34:31
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*# Transformer我们在10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 Cheng.Dong.Lapata.2016,Lin.Feng.Santos.e
过滤器大小 :堆叠两个3x3感受野相当于一个5x5,但是参数量前者少于后者；堆叠三个3x3感受野相当于一个7x7,参数量前者少于后者；通道数：通道数越多，从某个特征图中提取的信息量越多，但是其参数量也越多，容易过拟合；池化层：下采样层，压缩特征，减少参数量。提高模型的容错能力（泛化能力）。由于池化操作，卷积神经网络具有invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，r
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2023-10-26 21:36:54
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Transformer是编码器－解码器架构的一个实践，尽管在实际情况中编码器或解码器可以单独使用。在Transformer中，多头自注意力用于表示输入序列和输出序列，不过解码器必须通过掩蔽机制来保留自回归属性。Transformer中的残差连接和层规范化是训练非常深度模型的重要工具。Transformer模型中基于位置的前馈网络使用同一个多层感知机，作用是对所有序列位置的表示进行转换。自注意力和位
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2023-11-25 14:33:26
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0 背景在语义分割领域，unet 也是一个经典网络，尤其是在医学影像分割方面，效果很好。本文对 unet 算法进行一个解读介绍。1 FCN 网络语义分割的开山之作是 FCN 网络，具体解读可以参考《全卷积网络 FCN 详解》，归纳一下，FCN 的特点包括以下三方面：（1）全卷积网络（fully convolutional）将原本 CNN 的最后三层全连接层变成卷积层，可以适应任意尺寸的输入，也大幅
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2024-01-14 11:35:43
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本人对视觉Transformer(ViT)的一些总结，有不对的地方请大家指教。1. 卷积神经网络(CNN)因其自身固有的一些列优良特性，使它们很自然地适用于多种计算机视觉任务。比如平移不变性(translation equivariance)，这种特性为CNN引入了归纳偏置(inductive bias)，使之能够适应不同大小的输入图片的尺寸。2. 由于CNN中的卷积操作(convolution
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2023-12-06 21:40:49
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小Mi前天一不留意瞄了眼公众号，发现竟然已经有了YOLOv7，顿时感觉自己落后的不是一星半点，印象中还是YOLOv5来着，怎么大伙的科研速度跟火箭有的一拼？吓得小Mi赶紧补功课。废话不多说（是不是还是熟悉的配方），今天开始先跟大家从CNN开始复习吧~鼻祖来了好了，首先详细解释下，为什么要先从CNN 开始复习呢？因为我们常见的很多网络，比如LeNet、Alexnet、VGG、RCNN、Fast RC
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2024-01-29 08:38:45
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1.1 CNN卷积神经网络1.1.1 什么是CNN卷积神经网络CNN（convolutional neural network）卷积神经网络是一种具有局部连接和权重共享等特性的深层前馈神经网络。简单来说神经网络都是为了提取特征。卷积提取特征的方式如下图所示，加入图片是5*5个像素
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2023-10-13 00:22:30
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本文简要介绍NeurIPS 2022录用的论文“Bridging the Gap Between Vision Transformers and Convolutional Neural Networks on Small Datasets”的主要工作。该论文旨在通过增强视觉Transformer中的归纳偏置来提升其在小数据集上从随机初始化开始训练的识别性能。本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉
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2023-10-16 00:05:01
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参考： https://arxiv.org/abs/1807.06521 https://arxiv.org/abs/1709.01507 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65529934 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32702350 https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch https://github.
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2023-07-26 19:42:40
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一、基本概念1.卷积（Convolution)卷积是一个物理和数学的概念，可以理解为，系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。 卷积公式如下：详细讲解可以看【从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变】实质上，卷积就是对信息（信号）进行“过滤”（滤波），它能够“过滤出”我们感兴趣、对我们有用的信息。在这里的卷积和物理数学上的概念不一同，在图像的卷积操
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2023-10-13 00:00:54
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# Ilya Sutskever 卷积神经网络 Transformer
、GPU 和巨大的互联网来源数据集（ImageNet）结合在一起。
AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。AlexNet包含了6亿300
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2024-01-31 01:38:34
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VGG 网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成。论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition年份：2014年一、VGG块每一个块由以下两个部分组成：（1）3 × 3 卷积核、填充为 1（保持⾼度和宽度）的卷积层，n个（2）2 × 2 池化窗口、步幅为 2（每个块后的分
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2023-06-26 22:57:33
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# BP神经网络和卷积神经网络
## 引言
在人工智能领域，神经网络是一种模拟人类神经系统工作原理的数学模型。它由许多具有连接权值的节点（神经元）组成，可以通过学习来自逐层输入的数据，从而实现特定任务的分类和预测。本文将介绍两种常见的神经网络模型：BP神经网络和卷积神经网络（CNN）。
## BP神经网络
BP神经网络是一种前馈式神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与上一层的
原创
2023-10-31 13:11:36
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# 人工神经网络和卷积神经网络实现流程
## 1. 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）实现流程
### 1.1 概述
人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经网络工作方式的计算模型，通常由多个神经元组成的层级结构组成。ANN不断通过学习和训练来调整神经元之间的连接权重，以实现模型的预测或分类能力。
### 1.2 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-29 03:13:32
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# 卷积神经网络和人工神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种受到生物神经网络启发的计算模型，被广泛应用于机器学习和人工智能领域。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）则是一种特殊的人工神经网络，专门用于处理图像和视频数据。
## 人工神经网络（ANN）
人工神经网络由多层神经元组成，每个神经元
原创
2024-03-12 05:09:22
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卷积神经网络 CNN 文章目录卷积神经网络 CNN一、概述二、卷积的概念三、CNN原理3.1 卷积层3.2 池化层3.3 完全连接层3.4 权值矩阵BP算法3.5 层的尺寸设置四、CNN简单使用五、总结 一、概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
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2023-07-10 16:09:28
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