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這本已經買很久,之前沒空細翻

具體買的時間大概是去年十月開始做論文研究的時候吧


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資料跑的不夠多所以載了Flicker資料集多跑幾筆這樣

填表網址: http://shannon.cs.illinois.edu/DenotationGraph/

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from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
checkpoint_path="."
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
                           decoder=decoder,
                           optimizer=optimizer)
ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5)
statusa = ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)

使用Checkpoint_Manager好像是比較簡單的方式

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本文根據Seq2Seq模型在機器翻譯問題取得不錯的成果,提出影像標注也是一種翻譯的概念,使用Seq2Seq模型解決影像標注問題

將這種使用CNN提取影像特徵,RNN生成影像標注的模型稱作NIC網路。

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卷積神經網路,常被稱為CNN

比起傳統的全連接神經網路主要是多了Conbolution還有Pooling兩層

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類神經網路在相同輸入時如果需要有不同的輸出...

譬如訂票系統輸入台北,可能是目的地是台北,或是出發地台北,判定需要知道前後文,這時候有類似記憶功能(?)的RNN就派上用場了

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numpy 是tensorflow中常用來處理數據集的library

假如我們有一個數據集其中有label和data

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總而言之我的論文題目總算是定下來了

看起來目前要做注意力機制這方面的東西來當作我的研究題目

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這篇文章被認為是Attention Based Model在神經翻譯中的開山之作,今天來解讀一下。

Introduction

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白努力分布Bernouli distribution:二項分布n=1時可以稱做白努力分布,

二項分布:一個只有是或不是的實驗成功次數的離散機率分布

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機器學習的算法大部分的目標都是希望最佳化某一條函式,這個式子就叫做目標函式

整個訓練的過程就是想盡辦法最佳化這條函式來產生一個好的模型

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Batch size: 批次大小,一次訓練使用的資料量

深度學習每一次參數的更新所需要損失函數並不是由一個{data:label}獲得的,而是由一組數據加權得到的,這一組數據的數量就是[batch size]。

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1.先裝Anaconda

https://www.anaconda.com/

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嘗試著在Tensorlfow2.0底下跑Capsnet可是一直找不到能用的專案

自己寫好像要花很多時間

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最近在看 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

這篇論文的時候發現了裡面提到Stochastic “Hard” Attention  vs Deterministic “Soft” Attention

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最近在找膠囊式網路的參考資料,我搭的環境用的是TF2.0

好像太新了找不太到什麼可以用的參考

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身為一個門外漢

搞了半個月才跑好範例程式還是蠻丟臉的

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雖然練習很久的Tensorflow

搭了很多個模型

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環境:Windows底下一堆問題所以被逼無奈安裝了Ubuntu雙系統
使用Anaconda裝了一下tensorflow-gpu版本

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Tensorflow默認的logging/warning information太多 ,看著總是很煩,解決方法很簡單,只要在程式碼中添加這兩行就可以擺脫這些煩人的提示

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