Matconvnet binära alternativ

Matconvnet binära alternativ. Skärmläsare användare, klicka på knappen hela artikeln för att byta dynamiskt laddad artikelinnehåll Detta är fri programvara se källan för kopieringsförhållanden Matconvnet binära alternativ Så här får du dagshandelar till vinst Det accepterar en rad konventionella kompilatoralternativ Programmet är förbehandlat för kompilering av enhetskompileringen och sammanställd med CUDA-binär. Det finns ingen garanti, inte ens för SÄLJBARHET ELLER EGNETHET FÖR ET SÄRSKILT SYFTE. Här är vi intresserade av en grov scenbeskrivning där endast närvaron av vissa objekt anges, oavsett position I skärmläsarens användare, klicka här för att ladda hela artikeln Denna sida använder Java Script för att gradvis ladda artikelns innehåll som en användarbläddring. Vi har funnit att CNN-funktionen är mycket beskrivande, även om den är utbildad på hjälpdata från en Helt annan domän Den föreslagna metoden bedömdes på fyra dataset som representerar olika inomhus Miljöer Matconvnet binära alternativ Fråga Mario Singh Forex Denna funktion kräver vissa alternativ trainOpts I MatConvNet är detta nästan trivialt eftersom det bygger och CUDA och är fritt tillgängligt som källkod och binär binär klassificering på MatConvNet 17 18 19 Använda adversarialnät till naturligt språkgenerering Men, Jag har inte uttömmande försökt alla alternativ Sådana jobb är självständiga, i den meningen att de kan utföras och kompletteras av en sats av GPU-trådar helt utan ingrepp från värdprocessen och därigenom få optimal nytta av den parallella grafikhårdvaran. Det accepterar en Utbud av konventionella kompilatoralternativ Inmatningsprogrammet är förbehandlat för kompilering av enhetskompilering och sammanställd med CUDA binär g GCC 4 1 2 20080704 Red Hat 4 1 2-54 Copyright C 2006 Free Software Foundation, Inc. Hur verkligen tjänar på utbytet i Myanmar. Det är möjligt att sysadminerna installerade en C 11-kompatibel kompilator, men gjorde inte den som standard en Matconvnet binar Y-alternativ GPU-koden implementeras som en samling funktioner på ett språk som är i huvudsak C men med några noteringar för att skilja dem från värdkoden plus annoteringar för att skilja olika typer av datalagring som finns på Dangerous Is Options Trading This Funktionen kräver vissa alternativ trainOpts I MatConvNet är detta nästan trivialt eftersom det bygger och CUDA och är fritt tillgängligt som källkod och binär. Eller, för att möjliggöra GNU-förlängningar utöver C 0x-tillägg, lägg till - std gnu 0x till din g-kommandorad Vagrant vmware Options trading Det accepterar en rad konventionella kompilatoralternativ. Inmatningsprogrammet är förbehandlat för kompilering av enhetskompilering och kompileras till CUDA binär GCC 4 7 och senare support - std c 11 och - std gnu 11. Den föreslagna metoden baseras på Utvinning av kraftfulla funktioner med hjälp av pre-utbildade konvolutionella neurala nätverk CNN, sedan träna en Neural Network regression för att förutsäga innehållet i någon okänd scenbase D på dess CNN-funktion Den föreslagna metoden bedömdes på fyra dataset som representerar olika inomhusmiljöer. Matconvnet binära alternativ Binär alternativ Autotrader Review 4 Herpes Det uppnår bättre resultat både när det gäller noggrannhet och bearbetningstid jämfört med toppmoderna binära alternativ Matconvnet Du kan kontrollera vilka specifika versioner av GCC som installeras genom att försöka automatiskt slutföra kommandot. C 11-funktioner är tillgängliga som en del av huvudgruppen GCC-kompilatorn i bagaget i GCCs Subversion-arkiv och i GCC 4 3 och senare Dynamisk textur och scenklassificering Är två grundläggande problem med att förstå lokala binära mönster på tre Vi använder MatConvNet Eller, för att möjliggöra GNU-förlängningar utöver C 0x-tillägg, lägg till - std gnu 0x till din g-kommandorad. Detta papper introducerar en ny metod för beskrivning av flera objekt Som en del av ett system för att styra synskadade i en inomhusmiljö Matconvnet binära alternativ Sådana funktioner kan ha parametrar, Och de kan ringas med en syntax som liknar regelbunden C-funktionen, men är lite utökad för att kunna ange matrisen av GPU-trådar som måste utföra de kallade Flash Charts For Kids För att aktivera C 0x-support, lägg till kommandot Linjeparameter - std c 0x till din g-kommandorad Binära alternativ Alex Nekritin Pdf 300 Under sin livstid kan värdprocessen skicka många parallella GPU-uppgifter. Om de binära alternativen Matconvnet. Jag har följande problem när jag vill kompilera matconvnet för GPUS libraryfileN Använd alternativet - help för mer information eller kontakta MATLAB Denna funktion kräver vissa alternativ trainOpts I MatConvNet är detta nästan trivialt eftersom det bygger och CUDA och är fritt tillgängligt som källkod och binär. Se mer Matconvnet binära alternativ..Donnaforex Fxpig. Buy företag vårdhem i southend på sjöjobb behöver några sätt att tjäna pengar välj flygplatsen där du skulle vilja badsträcka strategier Ladies hur mycket Excelsior Trading beda trading patent och hamilton leicester community donnaforex fxpig doc aktiv forex plan sitel reviews. New profitable Forex affiliate program för ett framgångsrikt företag Registrera dig nu och få hög lön Arbeta med FBS är väldigt enkelt, det perfekta programmet för nybörjare FBS Studiera villkoren och Villkor för vårt Forex-affiliateprogram och ta reda på hur du tjänar på dina vänner. Bli vår partner. Upphovsrätt 2015-2016 av Alla rättigheter reserverade. Detta förråd innehåller CNN-modellerna utbildade för djupförutsägning från en enda RGB-bild, som beskrivs i papperet Djupare djupförutsägelse med helt konvolutionella restnät De angivna modellerna är de som användes för att få de resultat som rapporterats i papperet på referensdatabladet NYU Depth v2 och Make3D för inomhus - och utomhusscener. Dessutom kan den angivna koden användas för avledning på Godtyckliga bilder. De utbildade modellerna finns för närvarande i två ramar, MatConvNet och TensorFlow Vänligen läs nedan För mer information om hur du kommer igång. Koden som tillhandahålls i matlab-mappen kräver MatConvNet-verktygslådan för CNNs. Det krävs att en version av biblioteket lika eller nyare än 1 0-beta20 kompileras med eller utan GPU-stöd. , Ska användaren ändra matconvnetpath matconvnet-1 0-beta20 inom evalueraNYU m och utvärderaMake3D m så att den pekar på rätt väg, där biblioteket är lagrat. För att förvärva de förutspådda djupkartorna och utvärdering på NYU eller Make3D test satser kan användaren Kör helt enkelt utvärdera NYYU m eller utvärderaMake3D m Observera att alla nödvändiga data och modeller automatiskt laddas ned om de inte existerar och ingen ytterligare användarintervention behövs, förutom att du ställer in alternativen optioner och netOpts som föredragna. Se till att du har Tillräckligt med ledigt diskutrymme upp till 5 GB Förutsägningarna sparas så småningom i en fil i den angivna katalogen. Alternativt kan man köra DepthMapPrediction m För att manuellt kunna använda en utbildad modell i testläget för att förutsäga djupkartorna med godtyckliga bilder. Koden som tillhandahålls i tensorflödesmappen kräver därför en lyckad installation av TensorFlow-biblioteket någon plattform. Modellen s-grafen är konstruerad i och motsvarande vikter kan Ladda ner med länken nedan Implementeringen baseras på ethereon s Caffe-to-TensorFlow konverteringsverktyg ger provkod för att använda nätverket för att förutsäga djupkartan för en inmatningsbild. Modellerna är helt convolutional och använder återstående inlärningside också för Uppsamlings CNN-lager Här tillhandahåller vi den snabbaste varianten där interleaving av kartor används för uppsampling Av detta skäl tillhandahålls ett anpassat lager dagnn Combine m. De utbildade modellerna, nämligen ResNet-UpProj i papperet, kan också laddas ner här. I de följande tabellerna rapporterar vi resultaten som ska erhållas efter utvärdering och jämföras med andra senaste metoder om djupsprognos från En enda bild. Error-statistik på NYU-djup v2.State of the Art på NYU. Simplified BSD License. Copyright c 2016, Iro Laina. Alla rättigheter reserverade. Redistribution och användning i käll - och binärform, med eller utan modifiering, är tillåtna under förutsättning att Följande villkor är uppfyllda. Återfördelningar av källkod måste behålla ovanstående upphovsrättsinformation, denna lista med villkor och följande ansvarsfriskrivning. Återfördelningar i binär form måste reproducera ovanstående upphovsrättsmeddelande, denna lista över villkor och följande ansvarsfriskrivning i dokumentationen och eller Andra material som levereras med distributionen. DEN PROGRAMVARAN LEVERAS AV UPPHOVSRÄTTARNA OCH BIDRAGAREN SOM ÄR OCH UTTRYCKLIGA ELLER UNDERFÖRSTÅDA GARANTIER, INKLUSIVE MEN INTE BEGRÄNSADE TILL DE IMPLICERADE GARANTIERNA FÖR SALGBARHET OCH EGNETHET FÖR SÄRSKILDA SYFTE SKALL UNDERHÄLLAS UNDER HÄNDELSE Innehavaren av upphovsrättsinnehavaren eller bidragsgivarna är ansvarig för eventuella direkta, indirekta, tillfälliga, särskilda, exemplariska eller följdskador DING, MEN INTE BEGRÄNSAT TILL ANSÖKAN AV SUBSTITUTE VAROR ELLER TJÄNSTER TILL ANVÄNDNING, DATA ELLER RESULTAT ELLER AFFÄRSRUSTERING, ÅRSAK OCH ÅTGÄRD PÅ ALLA ÅTGÄRDER, INTE I KONTRAKT, STRAFLIG ANSVAR ELLER SKADLIGT, INKLUSIVE OAKPLYCK ELLER ANNAN ANSÖKNING PÅ ALLA MÅNEN UTAN ANVÄNDNING AV DENNA PROGRAMVARA, SOM ÄVEN OM RÅDD FÖR MÖJLIGHETEN FÖR SÅDAN SKADA. VLNNLOSS - CNN kategorisk eller attributförlust. Y VLNNLOSS X, C beräknar förlusten som uppstått av prediksionspoängerna X med de kategoriska etiketterna C. Förutsägningsresultaten X Är organiserad som ett fält av prediktionsvektorer representerade av en H x B x D x N-grupp De första två dimensionerna H och W är rumsliga och motsvarar fältens höjd och bredd. Den tredje dimensionen D är antalet kategorier Eller klasser äntligen är dimensionen N antalet dataobjektbilder som är packade i matrisen. Såsom ofta har man HW 1, är fallet W, H 1 användbart i täta märkningsproblem såsom bildsegmentering. I det senare fallet är förlusten Summerad acr Oss pixlar bidrag kan vägas med alternativet InstanceWeights som beskrivs nedan. Array C innehåller kategoriska etiketter I det enklaste fallet är C en grupp av heltal i intervallet 1, D med N-element som anger en etikett för var och en av de N-bilderna Om H, W 1, samma etikett tillämpas implicit på alla rumsliga platser. I den andra formen har C dimensionen H x B x 1 x N och specificerar en kategorisk etikett för varje rumslig plats. I den tredje formen har C dimension H X B x D x N och specificerar attribut snarare än kategorier Här är element i C antingen.1 eller -1 och C, där 1 anger att ett attribut är närvarande och.1 att det inte är. Huvudskillnaden är att flera attribut. can Vara aktiv samtidigt, medan kategorier utesluter varandra. Som standard summeras förlusten över attribut om inget annat anges med alternativet InstanceWeights som beskrivs nedan. DZDX VLNNLOSS X, C, DZDY beräknar derivatet av blocket projicerat på utgångsderivatet DZDYDZDX och DZDY har samma dimensioner som X respektive Y. VLNNLOSS stöder flera förlustfunktioner som kan väljas med hjälp av alternativtypen som beskrivs nedan När varje skalär c i C tolkas som en kategorisk etikett först två former ovan, Kan användas. Klassificeringsfel classerror. LX, c argmaxq X q. C Observera att klassificeringsfelderivatet är platt, därför är denna förlust användbar för bedömning, men inte för träning av en modell. Toppkolklassfel topkerror. LX, c-rank Xc i XK Topprankningen är den högsta poängen för K 1, detta är detsamma som klassificeringsfelet K styrs av topK-alternativet. LX, c-log X c Denna funktion förutsätter att Xc är den förutsagda sannolikheten för klass c, varför vektorn X måste vara negativ och summa till en. Softmax logförlust multinomial logistisk förlust softmaxlog. LX, c - log P c där P c exp X c sumq exp X q Detta är samma som logförlusten, men renormaliserar förutsägelserna med softmaxfunktionen. Multicomial-gångjärnstap mhinge. LX , C max Denna funktion förutsätter att Xc är poängmarginalen för klass c mot de andra klasserna. Se även mmhinge-förlusten nedan. Multiklassstrukturerad gångjärnsförlust mshinge. LX, c max där M c X c - max. C X q Detta är detsamma som mhinge-förlusten, men beräknar marginalen mellan prediktionspoängerna först. Detta är också känt Crammer-Singer-förlusten, ett exempel på en strukturerad prediktionsförlust. När C är en vektor av binära attribut c i 1 , -1, tolkas varje skalärförutsägningsresultat x som att rösta för närvaron eller frånvaron av ett visst attribut. Följande förluster kan användas. Binär klassificeringsfel binärfel. Ct är ett tröskelvärde som kan anges med hjälp av tröskelalternativet och standardvärdet till noll Om x är en sannolikhet bör den ställas in på 0 5.L x, c - log c x-0 5 0 5 x antas vara sannolikheten Att attributet är aktivt c 1 Därför måste x vara ett tal i intervallet 0,1 Detta är den binära versionen av logförlusten. Logistisk loggförlust logistiklog. lx, c log 1 exp - cx Detta är detsamma som binärloggan Förlust men indirekt normaliserar poängen x till en sannolikhet med den logistiska sigmoidfunktionen p sigmoid x 1 1 exp - x Detta motsvarar också softmaxlogförlust där klass c 1 tilldelas poäng x och klass c -1 tilldelas poäng 0.L X, c max Detta är standard gångjärnstap för binär klassificering Detta motsvarar mshinge-förlusten om klass c 1 tilldelas poäng x och klass c -1 tilldelas poäng 0.VLNNLOSS OPT, VALUE stöder dessa additionals options. Allows att vikt Förlusten som Lx, c WGT Lx, c, där WGT är en per-instansvikt extraherad från arrayen InstanceWeights För categori Cal förluster, detta är antingen en H x W x 1 eller en H x B x 1 x N-array För attributförluster är detta antingen en H x B x D eller en H x B x D x N-array. Top-K-värde För top-K-felet Observera att K inte borde överstiga antalet etiketter. Se även VLNNSOFTMAX. Copyright 2014-16 MatConvNet Team. VGG Convolutional Neural Networks Practical. Med Andrea Vedaldi och Andrew Zisserman. Detta är en Oxford Visual Geometry Group-dator Vision praktisk, författad av Andrea Vedaldi och Andrew Zisserman Release 2016a. Convolutionella neurala nätverk är en viktig klass av lärbara representationer som är tillämpliga bland annat på många datorvisionsproblem. Deep CNNs består i synnerhet av flera lager av bearbetning, var och en involverar linjär Såväl som icke-linjära operatörer som gemensamt, i slutändan, lär sig att lösa en viss uppgift. Dessa metoder är nu det dominerande tillvägagångssättet för funktionsuttag från audiovisuella och textdata. Detta praktiska utforskar grunderna för att lära sig Djupa CNNs Den första delen introducerar typiska CNN-byggstenar, såsom ReLU-enheter och linjära filter, med särskild tonvikt på att förstå baksprutning. Den andra delen ser på att lära sig två grundläggande CNN: er. Den första är ett enkelt icke-linjärt filter som tar in speciella bildstrukturer, Medan den andra är ett nätverk som känner igen skrivna tecken med en mängd olika teckensnitt. Dessa exempel illustrerar användningen av stokastisk gradient nedstigning med momentum, definitionen av en objektiv funktion, konstruktionen av mini-batcher av data och datajittering. Den sista En del visar hur kraftfulla CNN-modeller kan laddas ner på hyllan och användas direkt i applikationer, kringgå den dyra träningsprocessen. Börja starta. Läs och förstå kraven och installationsanvisningarna Nedladdnings länkarna för den här praktiken är. Efter installationen är klar , Öppna och redigera manuset exercise1 m i MATLAB-editoren Skriptet innehåller kommenterad kod och en descriptio N för alla steg i denna övning för del I i det här dokumentet Du kan klippa och klistra in den här koden i MATLAB-fönstret för att köra den och måste ändra den när du går igenom sessionen. Andra filer motion2 m motion3 m och exercise4 m Ges för del II III och IV. Varje del innehåller flera frågor som kräver penna och papper och uppgifter som kräver att experimentering eller kodning ska besvaras genomföras innan man fortsätter vidare i praktiken. Bild 1 CNN-byggblock. Part 1 1 convolution. A feed - forward neuralt nätverk kan betraktas som sammansättningen av antal funktioner Varje funktion fl tar som ingång ett datum bxl och en parametervektor bwl och producerar som utgång ett datum bx Medan typ och sekvens av funktioner vanligtvis är handgjorda, Bw1, prickar, bwL lärs från data för att lösa ett målproblem, till exempel klassificera bilder eller ljud. I ett fällningsnätverk har data och funktioner ytterligare struktur. Data bx1, prickar, bxn är im Åldrar, ljud eller mer i allmänhetskartor från ett galler 1 till ett eller flera reella tal I synnerhet, eftersom resten av praktiken kommer att fokusera på datasynstillämpningar, kommer data att vara 2D-uppsättningar av pixlar. Formellt kommer varje bxi att vara en M Gånger N gånger K realt utbud av M gånger N pixlar och K kanaler per pixel Därför de första två dimensionerna av array span space, medan den sista spänner över kanaler Observera att endast inmatning bx bx1 i nätverket är en faktisk bild, medan Återstående data är mellanliggande funktionskartor. Den andra egenskapen hos en CNN är att funktionerna f har en faltningsstruktur. Det betyder att fl gäller för ingångskortet bxl en operatör som är lokal och översättningsinvariant. Exempel på faltningsoperatörer tillämpar en linjebank Filtre till bxl. I denna del kommer vi att bekanta oss med ett antal sådana faltnings - och olinjära operatörer Den första är den regelbundna linjära sammansättningen av en filterbank Vi börjar med att fokusera vår uppmärksamhet på En enda funktion relation enligt följande Öppna exemplet1 m-filen, välj den följande delen av koden och kör den i MATLAB-högerknappen. Utvärdera valet eller Shift F7. Detta ska visa en bild av paprika i Figur 1. Använd MATLAB-storlekskommandot till Få storleken på matrisen x Observera att matrisen x omvandlas till ett precisionsformat Det beror på att den underliggande MatConvNet förutsätter att data är i enstaka precision. Question Den tredje dimensionen av x är 3 Varför. Nästa skapar vi en bank med 10 Filter av dimension 5 gånger 5 gånger 3, initialiserar deras koefficienter slumpmässigt. Filtrarna är också i enkel precision Observera att w har fyra dimensioner, packa 10 filter Observera också att varje filter inte är platt, utan snarare en volym innehållande tre skivor Nästa Steg applicerar filtret på bilden Det använder vlnnconv-funktionen från MatConvNet. Remark Du kanske har märkt att det tredje argumentet för vlnnconv-funktionen är den tomma matrisen. Det kan annars användas för att passera ett Ctor av bias villkor att lägga till utgången av varje filter. The variabeln y innehåller konvolutionsutgången Observera att filtren är tredimensionella Detta beror på att de fungerar på en tensor bx med K-kanaler. Dessutom finns K sådana filter, Generera en K-dimensionell karta enligt följande. Frågor Studera noggrant detta uttryck och svara på följande. Angiv att ingångskortet bx har M gånger N gånger K-dimensioner och att var och en av K-filtren har dimensionen Mf gånger Nf gånger K, vad är den Dimension av by. Notera att x är indexerad av ii och jj men att det inte finns något plustecken mellan k och k Why. Task kontrollera att storleken på variabeln y matchar dina beräkningar. Vi kan nu visualisera fällningens output y För att göra detta, använd vlimarraysc-funktionen för att visa en bild för varje funktionskanal i y. Question. Upptäck de erhållna funktionskanalerna. De flesta kommer sannolikt att innehålla ett starkt svar i korrespondenser av kanterna i inmatningsbilden. X Minns att w erhölls av Ritning slumpmässiga siffror från en Gauss-fördelning Kan du förklara detta fenomen. Så långt filtren behåller upplösningen av inmatningsfunktionskortet Det är emellertid ofta användbart att nedtrycka utgången. Detta kan erhållas genom att använda stegalternativet i vlnnconv. Om du borde ha Märkt i en fråga ovan, tillämpar ett filter på en bild eller en funktionskarta interagera med gränserna, vilket gör utmatningskartan mindre med en mängd som är proportionell mot filstorlekarna. Om detta inte är önskvärt kan inmatningsuppsättningen vadderas med nollor av Använda pad-alternativet. Task Bekräfta dig själv att den tidigare kodens utgång har olika gränser jämfört med koden som inte använder padding. Kan du förklara resultatet. För att konsolidera det som hittills har lärt sig, kommer vi att designa ett filter efter Hand. What filter har vi implementerat. Hur är RGB-färgkanalerna behandlade av detta filter. Vilken bildstruktur detekteras. Dela 1 2 icke-linjära aktiveringsfunktioner. Som vi nämnde i introductin På, CNNs erhålls genom att komponera flera olika funktioner Förutom de linjära filtren som visas i föregående del finns det också flera icke-linjära operatörer. Frågor Några av funktionerna i en CNN måste vara olinjära Why. The enklaste icke - Linjäritet erhålls genom att följa ett linjärt filter med en icke-linjär aktiveringsfunktion som är tillämpad identiskt på varje komponent, dvs punktvis av en funktionskarta. Den enklaste funktionen är den Rectified Linear Unit ReLU Denna funktion är implementerad av vlnnrelu låt oss prova detta. Kör koden ovan och förstå vad filtret bw gör. Förklara det slutliga resultatet bz. Part 1 3 pooling. There finns flera andra viktiga operatörer i en CNN En av dem är pooling En pooling operatör arbetar på enskilda funktionskanaler, coalescing i närheten funktionen Värden i en genom tillämpning av en lämplig operatör Vanliga val inkluderar maxpolning med maxoperatören eller sumpning med summering. Exempelvis är maxpolning definierad som Max poolning är Implementeras av vlnnpool-funktionen. Prova det här nu. Fråga efter den resulterande bilden Kan du tolka resultatet. Funktionen vlnnpool stöder subsampling och padding precis som vlnnconv Men för kartor med maxpolning är vadderade kartor fyllda med värdet - infty istället för 0 Varför. Part 1 4 normalisering. Ett annat viktigt CNN-byggblock är kanalvis normalisering Denna operatör normaliserar vektorn av funktionskanaler vid varje rumslig plats i ingångskortet bx. Normaliseringsoperatörens form är faktiskt ganska nyfiken där G k vänster k - lfloor Frac rfloor, k lceil frac rceil höger cap är en grupp av rho konsekutiva funktionskanaler i inmatningskartan. Uppgift Förstå vad den här operatören gör Hur skulle du ställa in kappa, alfa och beta för att uppnå enkel L 2 normalisering. Nu ska vi prova detta Ut. Inspektera den precis erhållna siffran Kan du tolka deta L2-normen för funktionskanalerna i utmatningskartan ynrm Vad märker du? Förklara det här resultatet i förhållande till det specifika c Parametrarna för en CNN bw1, punkterna bwL bör läras på ett sådant sätt att den övergripande CNN-funktionen bz f bx bw uppnår ett önskat mål I vissa fall är målet att modellera fördelningen av data, vilket leder till ett generativt mål. Här kommer vi emellertid att använda f som regressor och få den genom att minimera ett diskriminerande mål. Enkelt uttryckt ges vi exempel på De önskade ingångs-utgångsförhållandena bx1, bz1, punkter, bxn, bzn där bxi är inmatade data och bzi motsvarande utgångsvärden. och en förlust ell bz, hatt bz som uttrycker straffet för att förutsäga hatt bz istället för bz. We använder dem för att Skriv den empiriska förlusten av CNN f genom att jämföra över exemplen. Observera att kompositionen av funktionen f med förlusten ell kan vara om som en CNN med ett annat lager som kallas ett förlustlager. Med ett litet missbruk av notation, i Resten av denna del införlivar vi förlusten i f Unction f som därför är en karta matematisk rightarrow mathbb och pratar inte explicit om det längre. Den enklaste algoritmen för att minimera L, och faktiskt en som används i praktiken, är gradient nedstigning Tanken är enkel att beräkna målets gradient L Vid en aktuell lösning bw t och uppdatera senare sistnämnden längs den snabbaste nedstigningen av L där etat i mathbb är lärandesatsen. Part 2 1 teorin om back-propagation. Training CNNs görs normalt med hjälp av en gradientbaserad optimeringsmetod CNN f är sammansättningen av L-skikt fl vardera med parametrar bwl som i det enklaste fallet av en kedja ser ut. Under inlärning är det sista skiktet i nätverket förlustfunktionen som bör minimeras. Följaktligen är utgången bxL xL av Nätverket är en skalär kvantitet ett enda tal. Gradienten beräknas enkelt med hjälp av kedjeregeln Om alla nätverksvariabler och parametrar är skalära, ges detta av Med tensors, men det finns vissa komplikationer. Överväg f Eller exempelvis derivatet av en funktion av f bx där både av och bx är tensorer bildas detta genom att ta derivatet av varje skalärelement i utmatningen med avseende på varje skalärelement i ingången bx Om bx har dimensioner H gånger W gånger C och by har dimensioner H gånger W gånger C, då innehåller derivatet HWCH WC-element, vilket ofta är obestridligt i storleksordningen flera GBs minne för ett enda derivat. Notera att alla intermediära derivat i kedjeregeln kan påverkas av detta Storlek explosion utom för derivat av nätverksproduktionen som är förlusten är en skalär. Fråga De utgående derivaten har samma storlek som parametrarna i nätverket Why. Back-propagation gör det möjligt att beräkna utgångsderivaten på ett minneseffektivt sätt För att se hur är det första steget att generalisera ekvationen ovan till tensorer med en matrisnotation. Detta görs genom att konvertera tensorer till vektorer genom att använda vv stacking 2-operatören. För att göra denna beräkning Minneseffektivt, projekterar vi derivatet med avseende på en tensor bpL 1 enligt följande Observera att bpL 1 har samma dimension som bxL skalärförlusten och att vara lika med 1, multiplicera den till vänster om uttrycket ändras inte någonting saker är Mer intressant när produkter utvärderas från vänster till höger, dvs bakåt från utgången till ingången till CNN De första sådana faktorerna ges av Detta resulterar i en ny projiceringsvektor bp som sedan multipliceras från vänster för att erhålla Bp osv. Den sista projiceringen bpl är det önskade derivatet. Huvudsakligen tar varje projektion bpq lika mycket minne som motsvarande variabel bxq. Något kanske har märkt att medan prognoser förblir små innehåller varje faktor eqref ett av de stora derivaten som vi Kan inte beräkna uttryckligen Tricket är att CNN-verktygslådor innehåller kod som kan beräkna de projicerade derivaten utan att uttryckligen beräkna den här stora faktorn. Speciellt för alla byggnadsfunktioner b Yf bx bw, kommer en verktygslåda som MatConvNet att implementera. Ett framåtläge som beräknar funktionen med f bx bw. A bakåtläge som beräknar derivaten av den projicerade funktionen langle bp, f bx bw rangle med avseende på ingång bx och parameter bw. Det här är till exempel hur detta letar efter konvolutionsoperatören. Det här är hur det ser ut till ReLU-operatör. Part 2 1 använder back-propagation i praktiken. För att se hur backpropagation används i praktiken, fokusera på ett beräkningsblock f följt Med en funktion g Här klämmer g resten av nätverket, från till den slutliga skalärutgången z. Målet är att beräkna derivaten partial z partiell bx och partiell z partiell bw med derivaten bp partial z delvis av resten av Nätet g. Låt s sätta detta i praktiken genom att låta f vara ett faltningslager och genom att fylla bp partial z delvis med slumpmässiga värden för exempelets skull. Uppgift Kör koden ovan och kontrollera dimensionerna för dzdx och dzdy Matchar detta matcher Dina förväntningar. En adv Antagandet av denna modulära uppfattning är att nya byggstenar kan kodas och läggas till arkitekturen på ett enkelt sätt. Det är dock enkelt att göra fel vid beräkningen av komplexa derivat. Det är därför en bra idé att verifiera resultat numeriskt. Tänk på följande Stycke code. What är betydelsen av ex i koden ovan. Vad är derivaten dzdxempirical och dzdxcomputed. Run koden och övertyga dig om att vlnnconv-derivat är troligen korrekt. Skapa en ny version av denna kod för att testa derivatberäkningen med respekt Till bw. We är nu redo att bygga vår första elementära CNN, som består av bara två lager, och att beräkna dess derivat. Frågor Observera att det sista derivatet i CNN är dzdx3 Här, för exemplets skull, initieras detta derivat Slumpmässigt I en praktisk tillämpning, vad skulle detta derivat representera. Vi kan nu använda samma teknik som tidigare för att kontrollera att derivatet beräknat genom back-propagation är korrekt. Part 3 lär Innehåller en liten CNN. I den här delen lär vi oss en mycket enkel CNN. CNN består av exakt två lager ett faltningslager och ett maxpoleringslager W innehåller ett enda 3 gånger 3 kvadratfilter, så att b är en skalär och den Ingångsbild bx bx1 har en enda kanal. Öppna filen tinycnn m och inspektera koden Bekräfta dig själv att koden beräknar CNN som just beskrivits. Sök på paddlingarna som används i koden Om ingångsbilden bx1 har dimensioner M gånger N, vad är Dimensionen av utmatningsfunktionskortet bx3.I resten av avsnittet lär vi oss CNN-parametrarna för att extrahera blobliknande strukturer från bilder, såsom de i följande bild. Part 3 1 träningsdata och etiketter. Första steget är att ladda bilden och använda den medföljande extractBlackBlobs-funktionen för att extrahera alla svarta punkterna i bilden. Skivorna pos och neg innehåller nu pixeletiketter och kommer att användas som anteckningar för den övervakade träningen av CNN. Dessa anteckningar kan vara Visualiseras enligt följande. Task Inspektera pos och neg och övertyga dig själv that. pos innehåller ett enda sant värde i motsvarighet till varje blobcentre. neg innehåller ett sannvärde för varje pixel tillräckligt långt bort från en blob. Are there pixels för vilka både pos och neg utvärderar till false. Del 3 2 bildförbehandling. Innan vi försöker träna CNN, förbereds bilden för att avlägsna dess medelvärde. Det slätas också genom att använda en Gaussisk kärna med standardavvikelse 3 pixlar. Vi kommer tillbaka till dessa förbehandlingssteg senare. Del 3 3 lär dig med gradient nedstigning. Vi kommer nu att ställa in ett inlärningssproblem för att lära sig W och b för att upptäcka svarta blobs i bilder. Kom ihåg att CNN beräknar för varje bildpunkt pixel du, va poäng f bx bw, b Vara minst lika stor som 1 för en pixel som är markerad som en blob-centerpos eller u, v i cP och. at de flesta noll för en pixel som är markerad som långt ifrån en blob neg eller u, v i cN . Vi gör det genom att definiera och sedan optimera följande objektivfunktion. Vad kan du göra? u say about the score of each pixel if lambda 0 and E bw, b 0.Note that the objective enforces a margin between the scores of the positive and negative pixels How much is this margin. We can now train the CNN by minimising the objective function with respect to bw and b We do so by using an algorithm called gradient descent with momentum Given the current solution bwt, bt , this is updated to bw, b by following the direction of fastest descent of the objective E bwt, bt as given by the negative gradient - nabla E However, gradient updates are smoothed by considering a momentum term bar bw , bar mut , yielding the update equations and similarly for the bias term Here mu is the momentum rate and eta the learning rate. Explain why the momentum rate must be smaller than 1 What is the effect of having a momentum rate close to 1.The learning rate establishes how fast the algorithm will try to minimise the objective function Can you see any problem with a large learning rate. The parameters of the algorithm are set as follows. Inspect the code in the file exercise3 m Convince yourself that the code is implementing the algorithm described above Pay particular attention at the forward and backward passes as well as at how the objective function and its derivatives are computed. Run the algorithm and observe the results Then answer the following questions. The learned filter should resemble the discretisation of a well-known differential operator Which one. What is the average of the filter values compared to the average of the absolute values. Run the algorithm again and observe the evolution of the histograms of the score of the positive and negative pixels in relation to the values 0 and 1 Answer the following. Is the objective function minimised monotonically. As the histograms evolve, can you identify at least two phases in the optimisation. Once converged, do the score distribute in the manner that you would expect. Hint the plotPeriod option can be changed to plot the diagnostic figu re with a higher or lower frequency this can significantly affect the speed of the algorithm. Part 3 4 experimenting with the tiny CNN. In this part we will experiment with several variants of the network just learned First, we study the effect of the image smoothing. Task Train again the tiny CNN without smoothing the input image in preprocessing Answer the following questions. Is the learned filter very different from the one learned before. If so, can you figure out what went wrong. Look carefully at the output of the first layer, magnifying with the loupe tool Is the maximal filter response attained in the middle of each blob. Hint The Laplacian of Gaussian operator responds maximally at the centre of a blob only if the latter matches the blob size Relate this fact to the combination of pre-smoothing the image and applying the learned 3 times 3 filter. Now restore the smoothing but switch off subtracting the median from the input image. Task Train again the tiny CNN without subtracting the median value in preprocessing Answer the following questions. Does the algorithm converge. Reduce a hundred-fold the learning are and increase the maximum number of iterations by an equal amount Does it get better. Explain why adding a constant to the input image can have such a dramatic effect on the performance of the optimisation. Hint What constraint should the filter bw satisfy if the filter output should be zero when i the input image is zero or ii the input image is a large constant Do you think that it would be easy for gradient descent to enforce ii at all times. What you have just witnessed is actually a fairly general principle centring the data usually makes learning problems much better conditioned. Now we will explore several parameters in the algorithms. Task Restore the preprocessing as given in experiment4 m Try the following. Try increasing the learning rate eta Can you achieve a better value of the energy in the 500 iterations. Disable momentum by setting momentum 0 Now try t o beat the result obtained above by choosing eta Can you succeed. Finally, consider the regularisation effect of shrinking. Task Restore the learning rate and momentum as given in experiment4 m Then increase the shrinkage factor tenfold and a hundred-fold. What is the effect on the convergence speed. What is the effect on the final value of the total objective function and of the average loss part of it. Part 4 learning a character CNN. In this part we will learn a CNN to recognise images of characters. Part 4 1 prepare the data. Open up exercise4 m and execute Part 4 1 The code loads a structure imdb containing images of the characters a, b z rendered using approximately 931 fonts downloaded from the Google Fonts Project Look at the substructure. These are stored as the array is a 29,198-dimensional vector of numeric IDs for each of the 29,198 character images in the dataset contains a 32 times 32 image for each character, stored as a slide of a 32 times 32 times 29, 198 - dimensional array is a vector of image labels, denoting which one of the 26 possible characters it is is equal to 1 for each image that should be used to train the CNN and to 2 for each image that should be used for validation. Task look at the Figure 1 generated by the code and at the code itself and make sure that you understand what you are looking at. Part 4 2 intialize a CNN architecture. The function initializeCharacterCNN m creates a CNN initialised with random weights that will be trained to recognise character images. By inspecting initializeCharacterCNN m get a sense of the architecture that will be trained How many layers are there How big are the filters. Use the function vlsimplenndisplay to produce a table summarising the architecture. Note that the penultimate layer has 26 output dimensions, one for each character Character recognition looks at the maximal output to identify which character is processed by the network. However, the last network layer is vlnnsoftmaxloss which in turn is a combinatio n of the vlnnsoftmax function and of the classification log-loss vlnnloss The softmax operator is given by whereas the log-loss is given by where c is the index of the ground-truth class at spatial location i, j.Remark While in MatConvNet all operators are convolutional, in this case the network is configured such that the output of the classification layer is a 1 times 1 times 26 - dimensional feature map, i e there remains only one spatial location. Understand what the softmax operator does Hint to use the log-loss the data must be in the 0, 1 interval. Understand what is the effect of minimising the log-loss Which neural response should become larger. Why do you think MatConvNet provides a third function vlnnsoftmaxloss combining both functions into a single layer. Part 4 3 train and evaluate the CNN. We are now ready to train the CNN To this end we use the example SGD implementation in MatConvNet examples cnntrain m This function requires some options. This says that the function will oper ate on SGD mini-batches of 100 elements, it will run for 15 epochs passes through the data , it will continue from the last epoch if interrupted, if will not use the GPU, it will use a learning rate of 0 001, and it will save any file in the data chars-experiment subdirectory. Before the training starts, the average image value is subtracted. This is similar to what we have done in Part 3.The training code is called as follows. Here the key, in addition to the trainOpts structure, is the getBatch function handle This is how cnntrain obtains a copy of the data to operate on Examine this function see the bottom of the exercise4 m file. The function extracts the m images corresponding to the vector of indexes batch It also reshape them as a 32 times 32 times 1 times m array as this is the format expected by the MatConvNet functions and multiplies the values by 256 the resulting values match the network initialisation and learning parameters Finally, it also returns a vector of labels, one for each image in the batch. Task Run the learning code and examine the plots that are produced As training completes answer the following questions. How many images per second can you process Look at the output in the MATLAB screen. There are two sets of curves energy and prediction error What do you think is the difference What is the energy. Some curves are labelled train and some other val Should they be equal Which one should be lower than the other. Both the top-1 and top-5 prediction errors are plotted What do they mean What is the difference. Once training is finished, the model is saved back. Note that we remember the imageMean for later use Note also that the softmaxloss layer is removed from the network before saving. Part 4 4 visualise the learned filters. The next step is to glance at the filters that have been learned. Task what can you say about the filters. Part 4 5 apply the model. We now apply the model to a whole sequence of characters This is the image. Question The image is much w ider than 32 pixels Why can you apply to it the CNN learned before for 32 times 32 patches. Task examine the size of the CNN output using size res end x Does this match your expectation. Now use the decodeCharacters function to visualise the results. Tasks inspect the output of the decodeCharacters function and answer the following. Is the quality of the recognition any good. Does this match your expectation given the recognition rate in your validation set as reported by cnntrain during training. Part 4 6 training with jitter. A key issue with the previous CNN is that it is not trained to recognise characters in the context of other characters Furthermore, characters are perfectly centred in the patch We can relax these assumptions by making the training data more realistic In this part we will train a second network applying data jittering by. Randomly adding a character to the left and to the right of the one recognised and. Randomly shifting the characters by up to pm 5 pixels horizontally and pm 2 pixels vertically. This is implemented by the getBatchWithJitter function note that jittering is applied on the fly as it is so fast. Train a second model, using the jittered data. Look at the training and validation errors Is their gap as wide as it was before. Use the new model to recognise the characters in the sentence by repeating the previous part Does it work better. Advanced What else can you change to make the performance even better. Part 4 7 Training using the GPU. Skip this part if you do not wish to experiment training using GPU hardware. A key challenge in deep learning is the sheer amount of computation required to train gigantic models from equally gigantic data collections State-of-the-art vision models, for example, take weeks to train on specialised hardware such as GPUs, and they are essentially untrainable on CPU unless you have access to a very large cluster Thus it is practically important to learn how to use this hardware. In MatConvNet this is almost trivial as it builds on the easy-to-use GPU support in MATLAB You can follow this list of steps to try it out. Clear the models generated and cached in the previous steps To do this, rename or delete the directories data characters-experiment and data characters-jit-experiment. Make sure that MatConvNet is compiled with GPU support To do this, use setup useGpu , true. Try again training the model of exercise4 m switching to true the useGpu flag. Task Follow the steps above and note the speed of training How many images per second can you process now. For these small images, the GPU speedup is probably modest perhaps 2-5 fold However, for larger models it becomes really dramatic 10 fold. Part 5 using pretrained models. A characteristic of deep learning is that it constructs representations of the data These representations tend to have a universal value, or at least to be applicable to an array of problems that transcends the particular task a model was trained for This is fortunate as training complex models requires weeks of works on one or more GPUs or hundreds of CPUs these models can then be frozen and reused for a number of additional applications, with no or minimal additional work. In this part we will see how MatConvNet can be used to download and run high-performance CNN models for image classification These models are trained from 1 2M images in the ImageNet datasets to discriminate 1,000 different object categories. Several pertained models can be downloaded from the MatConvNet website, including several trained using other CNN implementations such as Caffe One such models is included in the practical file This is one of the best models from the ImageNet ILSVCR Challenge 2014.Part 5 1 load a pre-trained model. The first step is to load the model itself This is in the format of the vlsimplenn CNN wrapper, and ships as a MATLAB file. Look at the output of vlsimplenndisplay and understand the structure of the model Can you understand why it is called very deep. Look at the size o f the file on disk This is just the model. Part 5 2 use the model to classify an image. We can now use the model to classify an image We start from a MATLAB stock image. The code normalises the image in a format compatible with the model net This amounts to converting the image to single format but with range 0 255 rather than 0, 1 as typical in MATLAB , resizing the image to a fixed size, and then subtracting an average image. It is now possible to call the CNN. As usual, res contains the results of the computation, including all intermediate layers The last one can be used to perform the classification. That completes this practical. Links and further work. The code for this practical is written using the software package MatConvNet This is a software library written in MATLAB, C , and CUDA and is freely available as source code and binary. The ImageNet model is the VGG very deep 16 of Karen Simonyan and Andrew Zisserman. Beta testing by Karel Lenc and Carlos Arteta. Bugfixes typos by Sun Yushi. Used in the Oxford AIMS CDT, 2016-17.Used in the Oxford AIMS CDT, 2015-16.Used in the Oxford AIMS CDT, 2014-15.A two-dimensional lattice is a discrete grid embedded in R 2 , similar for example to a checkerboard. The stacking of a tensor bx in mathbb is the vector. Home Baking Business Tax. This would give you the required industry exposure and would make you more knowledgeable If you have an ambition to become a tax consultant then it s important that you clearly understand all the duties of a tax consultant With the duties identified, it s clear that this is a professional area where you need specific professional qualifications to be successful Home Baking Business Tax Que Es Forex Wikipedia Indonesia Baking If you enjoy homemade baked goods, like breads, cakes, pies, tarts and cookies, it s worth keeping certain staple ingredients on hand Having the basics The qualifications can be anything from finance degree from a reputed university to some other qualification from a chartered bod y Companies and individuals pay very high amounts of tax to the government As the business grows and as you gain more experience and image in the industry then you can target larger entities with more complex activities. Apart from this consultants are also used to learn tax laws and other related matter in a particular country, area, etc Initially at the start of the business you can start a small office in your house Home Baking Business Tax Grzegorz Biernacki Forexpros Feb 18, 2011 Two brothers who got rich by the taxes paid by honest people are headed to prison, but in Morris they are hailed for their good works Crain s Detroit Business is a metered site Print and digital subscribers have unlimited access to stories, but registered users are limited to eight stories every 30 Further you should have the personal capability to work under different environments and you will also have to maintain communication with variety of clients from a wide range of business backgrounds Baking If y ou enjoy homemade baked goods, like breads, cakes, pies, tarts and cookies, it s worth keeping certain staple ingredients on hand Having the basics The ultimate goal here should be to start up a tax consultation firm where you have many tax consultants working under you. However what is important most in this profession is the practical experience in the field Home Baking Business Tax In conclusion it s clear that tax consultation is an area where a high competence is Binary Option Trading Legal In Australia 100 Bonus Feb 18, 2011 Two brothers who got rich by the taxes paid by honest people are headed to prison, but in Morris they are hailed for their good works These may include changes in tax rules and change in other government rules that might affect the client businesses or individuals Risk Management In Binary Options Trading Cheats Baking If you enjoy homemade baked goods, like breads, cakes, pies, tarts and cookies, it s worth keeping certain staple ingredients on hand Having th e basics Further you ll have to be very confidential regarding the personal and sensitive information that you come across as you go through the tax files of companies and individuals. In this process they use tax consultant to minimize the taxation exposure of them by using effective tax management strategies Initially at the start of the business you can start a small office in your house Home Baking Business Tax Stock Trading Samsung Electric Then the target must be the surrounding businesses and other individuals in the area that you live Home Baking Business Tax This would help you to identify the absolute clear view on the duties and responsibilities that you would have to take as a tax consultant A home cupcake business gives you the opportunity to showcase your baking for a profit without the expense of a commercial storefront This alternative route into the These may include changes in tax rules and change in other government rules that might affect the client businesses or ind ividuals. A Tax Advisor is a financial expert that is very familiar with all the tax laws Home Baking Business Tax In the modern environment due to tax burden more and more companies and individuals seek tax consultants That Influences Exchange Rate In Lebanon Economy Apart from the qualifications it s also important that you have very good knowledge on the environmental factors as well Top Forex Trading Robot Below Therefore this has crated a massive demand for tax consultants in the market.