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深度残差收缩网络：一种深度学习的故障诊断算法
翻译仅为学习，欢迎转载。【题目】Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断Abstract (摘要)【翻译】本文提出了一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，以增强深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。软阈值化作为非线性层，嵌入到深度神经网络之中，以去除不重...
深度学习 神经网络
作者小头像 hw9826 2020-08-31 11:54:08
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2020-08-31 11:54:08
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故障诊断为什么要用深度学习？
故障诊断入门级选手提个问题，振动信号分析直接做频谱分析就好了，为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/332473558/answer/1349385215 对于简单的机械设备，比如一级平行齿轮箱，信号比较简单，直接频谱分析就可以满足需求。但是，如果是复杂的设备，比如多级行星齿轮传动、强环境噪声、而且故障处在早期阶段、...
深度学习 神经网络
作者小头像 hw9826 2020-08-31 11:34:30
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2020-08-31 11:34:30
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【深入理解】自适应参数化ReLU激活函数 Adaptively Parametric ReLU
本文首先回顾了一些传统的激活函数和注意力机制，然后解读了一种“注意力机制下的激活函数”，也就是自适应参数化修正线性单元（Adaptively Parametric Rectifier Linear Unit，APReLU）。1. 激活函数激活函数是目前人工神经网络的核心组成部分之一，其作用是进行人工神经网络的非线性化。我们首先回顾一些最为常见的激活函数，包括Sigmoid激活函数、Tanh激...
人工智能 云计算 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-03-24 23:55:34
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【深入理解】残差收缩网络 Residual Shrinkage Network
深度残差网络ResNet获得了2016年IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的最佳论文奖，目前在谷歌学术的引用量已高达38295次。残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。在一定程度上，残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-03-24 23:39:55
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深度残差收缩网络：（六）代码实现
深度残差收缩网络其实是一种通用的特征学习方法，是深度残差网络ResNet、注意力机制和软阈值化的集成，可以用于图像分类。本文采用TensorFlow 1.0和TFLearn 0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。可以在这个网址找到具体介绍：https://www.cs.toronto.edu/~k...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-01-14 22:05:46
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深度残差收缩网络：（五）实验验证
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Resid...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-01-14 22:01:32
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深度残差收缩网络：（四）注意力机制下的阈值设置
对于基于深度学习的分类算法，其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。（1）阈值需要满足的条件在软阈值化中，阈值...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-01-14 21:47:17
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深度残差收缩网络：（三）网络结构
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。（1）回顾一下深度残差网络的结构在下图中，(a)-(c)分别是三种残差模块，(d)是深度残差网络的整...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-01-14 21:03:13
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深度残差收缩网络：（二）整体思路
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。其实，这篇文章的摘要很好地总结了整体的思路。一共四句话，非常简明扼要。我们首先来翻译一下论文的摘要：...
人工智能 机器学习 AI
作者小头像 hw9826 2020-01-14 20:53:19
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深度残差收缩网络：（一）背景知识
深度残差收缩网络（Deep Residual Shrinkage Network）是深度残差学习（Deep Residual Network, ResNet）的一种改进，发表在IEEE Transactions on Industrial Informatics上，面向的是数据包含噪声的情况。简单地讲，深度残差收缩网络就是，将软阈值化作为可训练的模块，嵌入到ResNet之中。接下来结合自己的...
网络 机器学习
作者小头像 hw9826 2020-01-14 20:47:02
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