摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
CNN我们可以从两个角度来理解其中的具体过程NeuronVersionStory(解释版本1)对于图像分类，其具体的流程如下所示：将一张图像作为模型的输入，输出经过softmax之后将与理想向量用交叉熵的形式进行比较。那么如何将图片作为模型的输入呢？实际上每张图片都是三维的张量，两维表示长宽，一维表示通道（RGB），那么就可以将这个张量拉长成一个向量，就可以作为模型的输入了，该向量的每一个元素都是对应像素在对应通道上的取值。那么如果将上述的向量输入到一个全连接的网络中：可以看到参数量非常的巨大！，因此我们应该尝试来进行简化！观察现象1：假设我们a当前在分辨一张图片是不是一只鸟的时候，我们并不用
CNN我们可以从两个角度来理解其中的具体过程NeuronVersionStory(解释版本1)对于图像分类，其具体的流程如下所示：将一张图像作为模型的输入，输出经过softmax之后将与理想向量用交叉熵的形式进行比较。那么如何将图片作为模型的输入呢？实际上每张图片都是三维的张量，两维表示长宽，一维表示通道（RGB），那么就可以将这个张量拉长成一个向量，就可以作为模型的输入了，该向量的每一个元素都是对应像素在对应通道上的取值。那么如果将上述的向量输入到一个全连接的网络中：可以看到参数量非常的巨大！，因此我们应该尝试来进行简化！观察现象1：假设我们a当前在分辨一张图片是不是一只鸟的时候，我们并不用
Cascade-LSTM是一个用于虚假信息级联检测的树结构神经分类器，它本质上是一个谣言（假新闻）检测模型，它将谣言检测任务视为一个树分类问题。 Cascade-LSTM在递归神经网络（本文具体基于TreeLSTM，即树结构的LSTM）的基础上，引入了一个双向的TreeLSTM结构来沿着传播树结构进行自底向上和自顶向下的遍历来编码传播树节点的用户特征。 具体地，Cascade-LSTM先从叶节点向根节点自底向上地遍历，更新节点特征，然后再从根节点向叶节点遍历-以自底向上的隐状态向量、节点特征和父节点的隐状态向量为输入，再次更新节点特征，以编码节点间的上下文依赖关系，来沿着传播树结
Cascade-LSTM是一个用于虚假信息级联检测的树结构神经分类器，它本质上是一个谣言（假新闻）检测模型，它将谣言检测任务视为一个树分类问题。 Cascade-LSTM在递归神经网络（本文具体基于TreeLSTM，即树结构的LSTM）的基础上，引入了一个双向的TreeLSTM结构来沿着传播树结构进行自底向上和自顶向下的遍历来编码传播树节点的用户特征。 具体地，Cascade-LSTM先从叶节点向根节点自底向上地遍历，更新节点特征，然后再从根节点向叶节点遍历-以自底向上的隐状态向量、节点特征和父节点的隐状态向量为输入，再次更新节点特征，以编码节点间的上下文依赖关系，来沿着传播树结
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
