- @Author：Runsen 文章目录 卷积神经网络 网络架构 卷积 卷积层 在Keras中构建卷积层 池化层 全连接层 Python实现卷积神经网络 总结 卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神... @Author：Runsen 文章目录 卷积神经网络 网络架构 卷积 卷积层 在Keras中构建卷积层 池化层 全连接层 Python实现卷积神经网络 总结 卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神...
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- 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算... 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算...
- 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标... 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标...
- @Author：Runsen Faster R-CNN 由于Fast R-CNN 过程中仍然存在一个瓶颈，即ROI Projection。众所周知，检测对象的第一步是在对象周围生成一组潜在的边界框。在 Fast R-CNN 中，ROI Projection是使用Selective Search创建的，发现一个非常缓慢的过程是整个对象检测过程的瓶颈。 选择性搜索是一... @Author：Runsen Faster R-CNN 由于Fast R-CNN 过程中仍然存在一个瓶颈，即ROI Projection。众所周知，检测对象的第一步是在对象周围生成一组潜在的边界框。在 Fast R-CNN 中，ROI Projection是使用Selective Search创建的，发现一个非常缓慢的过程是整个对象检测过程的瓶颈。 选择性搜索是一...
- @Author：Runsen 本文博客目标：了解自动编码器的基本知识 参考文献 https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://medium.com/@curiousily/credit-card-fraud-detection-using-autoencoders-in... @Author：Runsen 本文博客目标：了解自动编码器的基本知识 参考文献 https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html https://medium.com/@curiousily/credit-card-fraud-detection-using-autoencoders-in...
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- 原文:深度学习技术前沿 【CV中的Attention机制】基于SENet的改进-SKNet https://github.com/pppLang/SKNet/blob/master/sknet.py 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 caffe: 代码地址：https://github.com/impl... 原文:深度学习技术前沿 【CV中的Attention机制】基于SENet的改进-SKNet https://github.com/pppLang/SKNet/blob/master/sknet.py 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06586 caffe: 代码地址：https://github.com/impl...
- cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 &nb... cnn中关于平均池化和最大池化的理解 接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。一个典型的卷积神经网络结构图，其中的卷积层是对图像的一个邻域进行卷积得到图像的邻域特征，亚采样层就是使用pooling技术将小邻域内的特征点整合得到新的特征。 &nb...
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- 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ... 整体嵌套的边缘检测： Holistically-Nested Edge Detection vgg16： https://github.com/harsimrat-eyeem/holy-edge c++版的： https://github.com/harsimrat-eyeem/hed ...
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- 结果分布：左边是正样本，右边是负样本。 正负loss要均衡，负样本开始略站优势 左边是正样本，右边是负样本 正确姿势： 先调小学习率，再慢慢加大，因为负样本多，慢慢找正样本。 开始负样本可以在0.8-1之间，占比0.003以内，网络好的话后面就没有了。 先负样本收敛，再正样本收敛 学习率太大的表现： 正负样本两边... 结果分布：左边是正样本，右边是负样本。 正负loss要均衡，负样本开始略站优势 左边是正样本，右边是负样本 正确姿势： 先调小学习率，再慢慢加大，因为负样本多，慢慢找正样本。 开始负样本可以在0.8-1之间，占比0.003以内，网络好的话后面就没有了。 先负样本收敛，再正样本收敛 学习率太大的表现： 正负样本两边...
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