深度学习最常见的26个模型汇总

今天更新关于常见深度学习模型适合练手的项目。这些项目大部分是我之前整理的，基本上都看过，大概俩特点：代码不长，一般50-200行代码，建议先看懂然后再实现和优化，我看基本上所有的实现都有明显可优化的地方；五脏俱全，虽然代码不长，但是该有的功能都有，该包含的部分也基本都有。所以很适合练手，而且实现后还可保存好，以后很多任务可能就会用到。

本文包括简介、练手项目和我的建议（建议最好看看这部分）。

简介

本篇是深度学习最常见的26 个模型汇总的姐妹篇，建议先看那篇再看本篇。本篇新增了26 个模型的练手项目。

练手项目

2.1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P)

前馈神经网络和感知机，信息从前（输入）往后（输出）流动，一般用反向传播（BP）来训练。算是一种监督学习。

对应的代码：

https://github/danijar/layered

https://github/civisanalytics/muffnn

2.2 Radial basis function (RBF)

径向基函数网络，是一种径向基函数作为激活函数的FFNNs（前馈神经网络）。

对应的代码：

https://github/eugeniashurko/rbfnnpy

2.3 Hopfield network (HN)

Hopfield网络，是一种每个神经元都跟其它神经元相连接的神经网络。

基于深度学习的图像字幕生成方法研究

基于深度学习的图像字幕生成方法研究发表时间：2019-02-28T15:08:21.577Z 来源：《基层建设》2018年第36期作者：王珊珊 [导读] 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。华风气象影视技术中心北京 100000 摘要：几年之前，由于计算能力的不足以及大规模图像字幕数据集的缺少，这就导致了国外很少有人做这方面的研究，其所得到的结果也让人不尽满意，在国内更是鲜有人涉及这个方向。不过，随着近两年计算机运算能力的提高、深度学习（DL）的发展以及众多大规模图像字幕数据集的出现，这才使得这项任务重新回归到人们的视野并逐渐成为了计算机视觉与自然语言处理领域中的一个研究热点。本文就图像字幕生成任务中所涉及的深度学习算法，在总结前人提出的各种网络及其成效的基础上，研究适合图像字幕生成任务的深度学习模型，为该研究方向提供一定的指导意义。关键词：深度学习；图像字幕；生成方法 1图像字幕生成概述图像字幕生成是继图像识别、目标定位、图像分割后又一新型计算机视觉任务。在计算机视觉发展的初期，研究者们尝试利用计算机程序来模拟人类视觉系统，并让其告诉我们它看到了什么，这也就是最基本的图像识别。继图像识别之后，人们又提出更高的要求，即在识别的基础上确定目标在图像中的位置或将其从图像中分割出来。但是，上述任务都是将图像划分到一个或者多个离散的标签中去，它既没有描述出图像中各个对象的关系，也没有给出图像中正在发生的事情。为此，图像字幕生成应运而生，图像字幕生成方法也开始逐渐产生、发展并不断成熟起来。上个世纪七十年代，研究者们认为要让计算机理解它所看到的是什么东西时，必须像人眼一样具有立体视觉。在这种认知的情况下，研究者们希望把物体的三维结构从图像中恢复出来，并在此基础上再让计算机理解和判断。到了八九十年代，研究人员发现要让计算机理解图像，不一定要先恢复物体的三维结构，而是靠物体所具有的一些表面或局部特征。例如，当计算机识别一个苹果时，假设计算机事先知道苹果的形状纹理等特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将看到的物体的特征与先验知识库中的特征进行匹配。如果能够匹配，计算机就可以被认为理解了这个物体。随后，研究者们又利用这些特征，设计各种分类器来达到理解图像的目的。在计算机理解图像的基础上，研究者们又设计不同的算法来实现目标定位、图像分割、简单的图像字幕生成。其中，传统的图像字幕生成方法就是在得到图像里面的不同物体的基础上，采用自然语言处理技术通过一些检索的方法生成对应的字幕描述。 2基于深度学习的图像字幕生成方法研究深度学习是机器学习（ML）领域中的一个新的研究方向，它的概念来源于人工神经网络（ANN）的研究，其实质就是通过构建机器学习模型和利用海量的训练数据，来逐层变化特征，以提升分类或者预测的准确性。同传统的机器学习方法一样，深度学习也有监督学习和无监督学习之分，不同学习框架下建立的学习模型也是不同的。 2.1基于卷积与循环神经网络的图像字幕生成 2.1.1基于卷积神经网络的图像特征提取图像特征提取是指计算机经过一系列算法将一幅原始RGB图像转化成一个特征向量或一个特征矩阵，该向量或矩阵就在其空间中代表了这幅图像。图像特征一般包括低级特征和高级特征。常见的低级特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。低级特征的优点是计算简单直接，缺点是对图像敏感，不能反映图像本身所包含的对象信息。图像的高级特征是指该特征包含了一定的语义信息，利用该特征可以更加容易地识别该图像所包含的内容。本文将利用最先进的卷积神经网络结构进行图像特征提取，常见的有AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet等，这些网络在ImageNet图像分类比赛（ImageNet是由美国斯坦福大学计算机视觉实验室建立的，目前世界上最大的图像识别数据库）中可以达到与人类相媲美的优异结果。本文同大多数计算机视觉应用一样，将采用在ImageNet数据集上预训练好的卷积神经网络，然后通过迁移学习的方法将其用于图像字幕生成任务。对于上述任何一个卷积神经网络可以将其简化成如下图的结构： 2.1.2基于循环神经网络的语言建模与生成图像可以通过卷积神经网络转变成含有高级语义信息的特征向量。类似的，对于句子也要将其转换成向量才能方便后续处理。一般的，句子往往是由很多个单词组成，将每个单词转变成成一个有意义的词向量比向量化整个句子处理起来更加灵活。有了词向量以后，句子则可以通过一系列按顺序排列的词向量表示。为了能表示出所有字幕，本章将字幕集出现过的所有单词组成一个集合，并将该集合形象化地称为“字典（V ocabulary）”。对于字典里的所有单词，可以将其按顺序排列，并将其序号作为其唯一索引。假设字典的大小为V，即字典共包含V个单词。对于每一个单词，为了方便可以将其进行独热（One-hot）编码，即用长度为V的向量S表示，该向量除了单词对应的索引位为1以外其余全部为0。one-hot编码只是给出了单词的唯一索引信息，想要将其应用在其他任务中就必须将其特征向量化，即word2vec （Word to Vector）。常见的word2vec模型有CBoW（Continuous Bag of Words）模型、Skip-grams模型，采用这些模型就必须单独将其在语料库上训练，这同样会导致模型不能进行端到端训练。近些年，研究证明循环神经网络是一种非常适合该任务的时序模型，它不仅可以根据语句的上下文信息完成word2vec，还可以非常方便地生成新的句子。 2.2基于注意力机制模型的图像字幕生成 2.2.1图像特征提取上一节的图像字幕生成模型所提取的图像特征是来自卷积神经网络最后的全连接层，它是一个一维向量。因此，它只包含了图像全局的语义信息，而丢失了图像内容之间的位置信息。对于图像的卷积运算来说，它有一个很好的特点，就是卷积的结果能够保留输入图像大致的位置信息。因此，不含有全连接网络的卷积神经网络同样具有这个性质。根据上述思想，为了将每个特征向量与二维图像内容的位置

BIM模型深度LOD的定义及辨析

模型的细致程度，英文称作Level of Details，也叫作Level of Development。描述了一个BIM模型构件单元从最低级的近似概念化的程度发展到最高级的演示级精度的步骤。美国建筑师协会（AIA）为了规范BIM参与各方及项目各阶段的界限，在其2008年的文档E202中定义了LOD的概念。这些定义可以根据模型的具体用途进行进一步的发展。LOD的定义可以用于两种途径：确定模型阶段输出结果（Phase Outcomes）以及分配建模任务（Task Assignments）。模型阶段输出结果（Phase Outcomes）随着设计的进行，不同的模型构件单元会以不同的速度从一个LOD等级提升到下一个。例如，在传统的项目设计中，大多数的构件单元在施工图设计阶段完成时需要达到LOD300的等级，同时在施工阶段中的深化施工图设计阶段大多数构件单元会达到LOD400的等级。但是有一些单元，例如墙面粉刷，永远不会超过LOD100的层次。即粉刷层实际上是不需要建模的，它的造价以及其他属性都附着于相应的墙体中。任务分配（Task Assignments）在三维表现之外，一个BIM模型构件单元能包含非常大量的信息，这个信息可能是多方来提供。例如，一面三维的墙体或许是建筑师创建的，但是总承包方要提供造价信息，暖通空调工程师要提供U值和保温层信息，一个隔声承包商要提供隔声值的信息，等等。为了解决信息输入多样性的问题，美国建筑师协会文件委员会提出了“模型单元作者”（MCA）的概念，该作者需要负责创建三维构件单元，但是并不一定需要为该构件单元添加其他非本专业的信息。在一个传统项目流程中，模型单元作者（MCA）的分配极有可能是和设计阶段一致的–设计团队会一直将建模进行到施工图设计阶段，而分包商和供应商将会完成需要的深化施工图设计建模工作。然而，在一个综合项目交付（IPD）的项目中，任务分配的原则是“交给最好的人”，因此在项目设计过程中不同的进度点会发生任务的切换。例如，一个暖通空调的分包商可能在施工图设计阶段就将作为模型单元作者来负责管道方面的工作。 LOD被定义为5个等级，从概念设计到竣工设计，已经足够来定义整个模型过程。但是，为了给未来可能会插入等级预留空间，定义LOD为100到500。具体的等级如下：模型的细致程度，定义如下： 100. Conceptual 概念化 200. Approximate geometry 近似构件（方案及扩初） 300. Precise geometry 精确构件（施工图及深化施工图） 400. Fabrication 加工 500. As-built 竣工 LOD 100–等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等等。

BIM建模技术

BIM建模技术一、单选题 1. 在设置视图范围中，以下说法不正确的是（） A. 顶高度一定大于底高度 B. 视图深度标高一定大于底标高 C. 视图深度标高一定小于或等于底标高 D. 剖切面高度在顶高度和底高度之间答案：B 2. 在Revit 项目浏览器中，在三维视图名称上右键，然后选择“显示相机”，在绘图区域中相机显示为（） A. 蓝色空心圆为焦点，粉色原点为目标点 B. 蓝色空心圆点为目标点，粉色圆点为焦点 C. 焦点和目标点均为粉色圆点 D. 焦点和目标点均为蓝色空心圆点答案：A 3. 下列各类图元，属于基准图元的是？（） A. 轴网 B. 楼梯 C. 天花板 D. 桁架答案：A 4.在精细视图下，管道默认为下述（）方式显示。 A. 单线 B. 双线

D. 网格答案：B 5. 在平面视图中可以给一下哪种图元放置高程点（） A. 墙体 B. 门窗洞口 C. 楼梯 D. 线条答案：C 6.在2F（2F 标高为4000mm）平面图中，创建600mm 高的结构梁，将梁属性栏中的Z轴对正设置为底，将Z 轴偏移设置为-200mm，那么该结构梁的顶标高为（） A. 4600mm B. 3400mm C. 4400mm D. 4800mm 答案：C 7.对于大型的模型，如果放在一个大模型里，最终的Rvt 文件会非常大。所以常需要在建模之前对模型进行分块建模的计划。关于模型拆分原则下属表达错误的是（） A. 按照专业拆分 B. 按照楼号拆分 C. 按照楼层拆分 D. 按照房间使用属性拆分答案：D 8.在门的类型属性对话框中，点击左下角的预览会出现预览视图，不包含以下哪种视图（）。 A. 三维视图 B. 立面视图

【CN109933661A】一种基于深度生成模型的半监督问答对归纳方法和系统【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910266295.X (22)申请日 2019.04.03 (71)申请人上海乐言信息科技有限公司地址 200030 上海市徐汇区番禺路1028号数娱大厦8楼 (72)发明人褚善博　沈李斌　 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) (54)发明名称一种基于深度生成模型的半监督问答对归纳方法和系统 (57)摘要本发明公开了一种基于深度生成模型的半监督问答对归纳方法和系统，该方法包括以下步骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。通过以上方式能够进行自动化的问答对归纳，极大减少了人工参与并获取高质量的问答对。权利要求书4页说明书13页附图3页CN 109933661 A 2019.06.25 C N 109933661 A

权　利　要　求　书1/4页CN 109933661 A 1.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 2.一种问答对归纳方法，其特征在于，问答对归纳的自动化方法包括以下步骤：通过候选问答对生成方法从输入的对话数据中整理出候选问答对；通过采用基于深度生成模型的问答对评价方法对所述候选问答对打分；根据所述候选问答对打分结果利用问答对筛选方法得到高质量问答对；通过半监督学习方式对所述深度生成模型进行预先训练后再应用到所述问答对评价方法中。 3.根据权利要求1所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对评价方法使用的半监督学习方式训练的深度生成模型可采用序列到序列（Sequence to Sequence）的深度生成模型，如，基于Transformer的Sequence to Sequence模型，和基于LSTM和GRU等的 encoder、decoder的sequence to sequence模型，还可采用统计机器翻译中用到的生成模型。 4.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型参数设置为：multi-head的数量设置为8，encoder和decoder中layer为6，进一步地，所述模型的输入端使用预训练的字向量拼接所述字的位置向量，进一步地，使用word2vec训练字向量，字向量维度设置为100。 5.根据权利要求3所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述半监督学习方式训练的深度生成模型采用的可采用自学习(Self Learning)的半监督方法、基于EM（Expectation Maximization）算法的生成式半监督方法以及基于图的半监督学习等。 6.根据权利要求5所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述采用自学习方式训练的基于Transformer的Sequence to Sequence模型训练步骤进一步包括：通过问答对生成方法从训练用对话数据中获得训练数据，进一步，从中采样，其中，采样部分数据标记为“未审阅有效问答对”，生成数据集De，剩余部分标记为“未审阅问答对”，生成数据集Dw；通过人工审阅过程对所述“未审阅有效问答对”数据集De进行审核，得到高质量的问答对数据集Dc；使用所述数据集Dc与所述数据集Dw作为训练数据，采用所述自学习方式对所述基于Transformer的Sequence to Sequence模型进行训练。 7.根据权利要求6所述的问答对归纳方法，其特征在于，所述问答对生成方法可通过基于启发式规则实现，执行步骤进一步包括：将训练用对话数据中问题语句和回复语句按照长度过滤，筛选出满足长度条件的对话语句；按照位置顺序，分别判断每个回复语句在所述对话语句中是否位于两个问题语句之间，或者是否紧接最后一个问题语句且位于所述对话语句的结束句处，若是，寻找对应回复 2

BIM模型深度标准

BIM 模型深度标准一、定义模型的细致程度定义了一个BIM模型构件单元从最初级的概念化的程度发展到最高级的竣工级精度的步骤。按照BIM模型的运行阶段不同，从概念设计到竣工设计共划分为五个阶段： 1.0 –等同于概念设计，此阶段的模型通常为表现建筑整体类型分析的建筑体量，分析包括体积，建筑朝向，每平方造价等。 2.0 –等同于方案设计，此阶段的模型包含普遍性系统包括大致的数量，大小，形状，位置以及方向。 3.0 –模型单元等同于传统施工图和深化施工图层次。 4.0 –此阶段的模型被认为可以用于模型单元的加工和安装。 5.0 –最终阶段的模型表现的项目竣工的情形。模型深度按不同专业进行划分，包括建筑、结构、机电专业的模型深度。模型深度应分为几何和非几何两个信息类型。二、各专业模型深度标准 2.1建筑专业建筑专业BIM模型深度等级应符合表2.1-1建筑专业几何信息深度等级表和表2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表的规定。表 2.1-1 建筑专业几何信息深度等级表

表 2.1-2 建筑专业非几何信息深度等级表

2.2结构专业结构专业BIM模型深度等级应符合表2.2-1结构专业几何信息深度等级表和表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表的规定。表 2.2-1 结构专业几何信息深度等级表

表2.2-2 结构专业非几何信息深度等级表 2.3机电专业机电专业BIM模型深度应符合表2.3-1 机电专业几何信息深度等级表和表

2.3-2 机电专业非几何信息深度等级表的规定。表 2.3-1 机电专业几何信息深度等级表

单目深度估计文献翻译unsupervised monocular depth estimation with left-right consistency

左右（视差）一致的非监督式单目深度估计摘要以学习为基础的方法已经在对单张图片的深度估计上取得了可观的结果。大多数现有的方法是将深度预测作为监督式的回归问题来处理，然而这种方式需要大量相应的真实深度数据用于训练。然而，单单从复杂环境中获取高质量的深度数据就已经很有难度了。我们将在本文中对已有方式进行创新，不再对深度数据进行训练，而是训练更容易获得的双目立体连续镜头。我们提出了一种新颖的训练目标，即使在缺少真实深度数据的情况下，仍然能够使用卷积神经网络来完成单张图片的深度估计。利用极线几何限制，我们通过训练有图像重构损失函数的网络生成了视差图像。我们曾发现单独进行图像重构会导致深度图像质量很差。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的训练损失函数，可以使左右图像产生的视差趋于一致，以此来提高当前方式的表现和健壮度。我们的方法在KITTI 驾驶数据集上展示出艺术般的单目深度估计效果，甚至优于基于真实深度数据的监督式学习的效果。 1.简介在计算机视觉领域，对图片进行深度估计已经有了很久的历史。目前的成熟方式依赖于连续动作、X 射线下的形状、双目和多视角立体模型。然而，多数的上述技术是基于可获取相关场景的观测数据的假设。其中，数据可能是多角度的，或者观测是在不同的光线环境下进行的。为了突破这个限制，近期涌现出大量在监督式学习下对单目深度识别的讨论。这些方法试图直接在线下通过大量真实深度数据训练的模型来对图像中的每一个像素进行深度估计。这些方法虽然已经取得巨大的成功，但是是建立在可获取大量图像数据集和相应的像素深度的情况下的。在单张图像里获取不受外表干扰的场景形状是机器感知的基础问题。很多此类的应用，比如在计算机图形学中合成对象的插入、在计算机摄影学中对深度的合成、机器人抓握，会使用深度为线索进行人体姿

基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法与制作流程

本技术涉及三维体素模型的建模领域，其公开了一种基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，构建一种可自动生成具有创意性的三维体素模型，同时具有可交互编辑功能的建模系统。该方法包括：A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集；B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练；D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。权利要求书 1.基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： A、制作三维模型的体素数据集以及组成三维模型的语义部件数据集； B、搭建三维模型的生成模型以及三维模型组成部件的生成模型，并采用体素数据集和语义部件数据集分别进行训练；

C、基于训练后的三维模型的生成模型中的编码器和训练后的三维模型组成部件的生成模型中的编码器构建语义结构模型，并进行训练； D、将训练后的语义结构模型整合入系统中作为建模算法，同时为用户提供交互界面以及针对生成的三维模型组件的可控编辑接口。 2.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，步骤A中，基于已知数据集ShapeNetCore，并进行人工的分类和对齐来制作三维模型的体素数据集；然后利用MeshLab软件对ShapeNetCore数据集提供的三维模型的部件根据语义结构进行分割和分类，以此制作组成三维模型的语义部件数据集。 3.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，步骤B中，采用整体变分自编码器作为三维模型的生成模型，采用部件变分自编码器作为三维模型组成部件的生成模型；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用体素数据集中的数据训练所述整体变分自编码器；采用KL散度和二进制交叉熵作为损失函数，利用三维模型的语义部件数据集中的数据训练所述部件变分自编码器。 4.如权利要求3所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，所述整体变分自编码器和部件变分自编码器均采用编码器-解码器的结构，编码器和解码器均由深度卷积神经网络组成；其中，部件变分自编码器采用的卷积层数少于整体变分自编码器采用的卷积层数。 5.如权利要求1所述的基于深度学习的创意三维体素模型的建模系统的构建方法，其特征在于，

建筑专业BIM建模规范 2015-6-4

编写依据：设计企业BIM实施标准指南建筑工程设计信息模型应用统一标准建筑工程设计信息模型交付标准建筑工程设信息模型分类和编码标准北京市地方标准《民用建筑信息模型（BIM）设计基础标准》中色科技股份有限公司建筑工程设计信息模型交付标准设计院BIM建模标准中南集团BIM课题组——协调建模工作标准建筑专业BIM建模规范一、建模方法 1.建模总则 1.1.模型拆分原则 1.1．1. 按建筑分区 1.2．1. 按楼号 1.3．1. 按施工缝 1.4．1. 按单个楼层或一组楼层 1.5．1. 按建筑构件，如外墙、屋顶、楼梯、楼板 1.2.文件命名规则 1.2.1.在服务器\\192.1.6.77中由管理员建立子项目名称文件夹（依据计划表的子项目名称来建），设计人员在子项目名称文件夹中建立项

目名称，若一个子项中含有多个分子项，可以在“建筑专业中心文件”夹中并列建立另一个分子项文件。如\\192.1.6.77（服务器）重庆汇程铸锭铣床（子项名称文件夹）建筑专业中心文件锯切机铣床控制室/破碎机隔音罩（另一个分子项）。 1.2.2.原点文件夹与此命名相同。 1.2.3.存到本机上的文件命名规则是在分子项名称后加“本地”两字。如锯切机铣床控制室（本地） 1.3.模型定位基点设置规则以项目基点作为纵横轴的左下角交点，其目的便于各专业的链接时自动原点对原点，及碰撞检查的需要，建立轴网后再隐藏项目基点。 1.4.轴网与标高定位基础规则 1.4.1．使用相对标高，±0.000即为坐标原点Z轴坐标点；建筑、结构、电气和公用专业使用自己相应的相对标高。 1.4.2．建筑专业建立原点文件（包含轴网和标高），上传到服务器。结构、电气和公用专业复制监视建筑原点文件，步骤如下：第一步：插入——链接REVIT——打开“服务器文件夹中的原点文件”定位选择“自动原点到原点” 第二步：协作——复制/监视——复制——选择链接“ ——再次点击“完成” 第三步：插入——管理链接——卸载原点文件 1.5.工作集划分规则 1.5.1.利用协作——工作集工具，为项目新建工作集，命名为“混

基于风格化对抗自编码器的图像生成算法

基于风格化对抗自编码器的图像生成算法发表时间：2019-01-02T14:25:51.980Z 来源：《信息技术时代》2018年3期作者：孙力军，李潘[导读] 在本论文中提出了一种用于自动图像生成的基于自编码器的生成对抗网络（GAN），我们称之为“风格化对抗式自编码器”。不同于已有的生成式自编码器（通常会在隐向量上施加一个先验分布）（成都理工大学，四川成都 610059）摘要：在本论文中提出了一种用于自动图像生成的基于自编码器的生成对抗网络（GAN），我们称之为“风格化对抗式自编码器”。不同于已有的生成式自编码器（通常会在隐向量上施加一个先验分布），我们提出的方法是将隐变量分成两个分量：风格特征和内容特征，这两个分量都是根据真实图像编码的。这种隐向量的划分让我们可以通过选择不同的示例图像来任意调整所生成图像的内容和风格。此外这个GAN 网络中还采用了一个多类分类器来作为鉴别器，这能使生成的图像更具真实感。结果表明风格化对抗式自编码器能显著改善对应的监督识别任务。关键词：GAN；自编码器；模型 1 引言生成式自然图像建模是计算机视觉和机器学习领域的一个基本研究问题。早期的研究更关注生成网络建模的统计原理，但由于缺乏有效的特征表征方法，相应结果都局限于某些特定的模式。深度神经网络已经展现出了在学习表征方面的显著优势，并且已经被证明可有效应用于鉴别式视觉任务（比如图像分类和目标检测），与贝叶斯推理或对抗训练一起催生出了一系列深度生成模型。我们在本论文中提出了一种名为风格化对抗式自编码器（SAAE）的全新生成模型，该模型是使用一种对抗式来训练风格化自编码器。内容特征和风格特征都是根据示例图像编码的，并且不会在隐变量的分布上使用任何先验假设。带有给定内容和风格的目标图像可以根据组合起来的隐变量解码得到，这意味着我们可以通过选择不同的示例内容和/或风格图像来调整输出图像。 2 风格化对抗式自编码器生成网络由两个编码器（Enc和Ens）和一个解码器（Dec）构成。其中 Enc 将内容图像编码成内容隐含表征或特征z_c，Ens 将风格图像编码成风格隐含表征或特征 z_s。Dec 解码组合后的隐含表征并得到输出图像。为了方便起见，我们使用生成器 G 表示 Enc、Ens 和 Dec 的组合。已有 GAN 中的鉴别器的输出是表示该输出 x 是真实图像的概率 y = Dis(x) ∈ [0,1]。而鉴别器 D 的训练目标是最小化二元交叉熵：L_{dis} = ?log(Dis(x))?log(1?Dis(G(z)))。G 的目标是生成 D 无法将其与真实图像区分开的图像，即最大化 Ldis。我们提出的生成网络包含两个特征提取网络流程，之后再跟上一个生成网络。内容特征提取器和风格特征提取器都有三个无下采样的卷积层，这样能尽可能多地保留示例图像的细节信息。输入的风格图像和内容图像可能有不同的尺寸。 3 实验我们使用了评估了我们的方法：为监督识别任务生成训练数据。深度神经网络（DNN）已经在监督学习方面表现出了显著的优越性，但它却依赖于大规模有标注训练数据。在小规模训练数据上，深度模型很容易过拟合。我们还使用 SAAE 模型为识别中国汽车牌照任务生成了训练数据。我们通过测量在 DR-PLATE 数据集上的识别准确度而对数据生成的质量进行了评估。根据实验表明加入到训练数据集中的生成数据越多，模型收敛得越慢，但分类准确度却越来越好。这个结果表明我们的 SAAE 模型能够通过生成数据提升监督学习的表现。 4 结论我们提出了一种全新的深度自编码器网络，它可以分别编码来自两个示例图像的内容特征和风格特征并根据这两个特征解码得到新图像。使用了多类分类器作为鉴别器，这能更好地建模生成的图像的变化情况，并能有效地迫使生成网络生成更具真实感的结果。我们开发了一种三步式训练策略，以确保我们提出的风格化对抗式自编码器的收敛。参考文献 [1]Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, DavidWarde-Farley,Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio. 2014. Generative adversarialnets. In Advances in Neural Information Processing Systems. 2672–2680. [2]Anders Boesen Lindbo Larsen, S?ren Kaae S?nderby, and Ole Winther. 2015.Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric. arXiv preprint arXiv:1512.09300 (2015). [3]Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun. 2015. Faster R-CNN:Towards real-time object detection with region proposal networks. In Advances in neural information processing systems. 91–99..

BIM模型标准

BIM模型标准 1BIM总体技术要求 1.1建模软件及平台本项目所有专业（建筑专业、结构专业、机电安装专业等），均使用Autodesk Revit 2017版系统软件构建，Autodesk Navisworks 2017，AutoCAD 2017，如确需BIM软件版本升级或增加其他BIM软件平台，应进行统一协调管理。 1.2模型依据 1.以合同类任务文件为依据，包括：招标文件技术要求、合同文件、总进度计划等； 2.以设计单位提供的施工图为依据； 3.以计算书类文件为依据，包括：施工变更单、变更图纸、相关规范标准等。 1.3数据交换与拆分 1.3.1数据交换本项目模型需要在Autodesk Revit软件、Autodesk Navisworks软件、广联达GCL之间进行数据转换，在BIM5D平台进行整合。数据交换方式如下：首先通过Revit软件插件将.rvt格式模型转化为.nwc .gfc .igms格式模型，通过将.nwc格式导入Autodesk Navisworks Manage2017软件进行三维交底的动画制作；通过.gfc格式导入广联达土建算量软件进行清单和模型关联工作；最终用广联达土建算量软件导出.igms格式，导入到广联达BIM5D平台中，以便项目各部门协同应用。 1.3.2数据拆分（1）确定参与项目的专业及各专业人员：建筑人数，结构人数，水暖电人数；（2）BIM中心按各专业划分，可用以下两种方式进行协同工作：1.各专业分别建立自己的专业模型，专业间通过文件链接协调。2.建立工作集，给相关人员分配工作任务和权限，通过中心文件进行协同工作（需专人建立项目小型服务器）。 2BIM技术措施与方案 2.1BIM模型信息要求系统中的构件: 各专业模型都是由不同功能的构件组成，并完整表达该模型系统的功能。构件信息：

主流的深度学习模型有哪些_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/4417994690.html, 主流的深度学习模型有哪些_光环大数据培训 0. 前言深度学习大热以后各种模型层出不穷，很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN 和RNN，这么多个网络到底有什么不同，作用各是什么？趁着回答：深度学习的主要分类是什么呀？这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系？这个问题的机会，我也想介绍一下主流的神经网络模型。因为格式问题和传播原因，我把原回答内容在这篇文章中再次向大家介绍。在更详细的介绍各种网络前，首先说明：大部分神经网络都可以用深度(depth)和连接结构(connection)来定义，下面会具体情况具体分析。笼统的说，神经网络也可以分为有监督的神经网络和无/半监督学习，但其实往往是你中有我我中有你，不必死抠字眼。有鉴于篇幅，只能粗略的科普一下这些非常相似的网络以及应用场景，具体的细节无法展开详谈，有机会在专栏中深入解析。文章中介绍的网络包括： 1. 有监督的神经网络(Supervised Neural Networks) 1.1. 神经网络(Artificial Neural Networks)和深度神经网络(Deep Neural Networks)

https://www.360docs.net/doc/4417994690.html, 追根溯源的话，神经网络的基础模型是感知机(Perceptron)，因此神经网络也可以叫做多层感知机(Multi-layer Perceptron)，简称MLP。单层感知机叫做感知机，多层感知机(MLP) 人工神经网络(ANN)。那么多层到底是几层？一般来说有1-2个隐藏层的神经网络就可以叫做多层，准确的说是(浅层)神经网络(Shallow Neural Networks)。随着隐藏层的增多，更深的神经网络(一般来说超过5层)就都叫做深度学习(DNN)。然而，“深度”只是一个商业概念，很多时候工业界把3层隐藏层也叫做“深度学习”，所以不要在层数上太较真。在机器学习领域的约定俗成是，名字中有深度(Deep)的网络仅代表其有超过5-7层的隐藏层。神经网络的结构指的是“神经元”之间如何连接，它可以是任意深度。以下图的3种不同结构为例，我们可以看到连接结构是非常灵活多样的。图片来源：10 Misconceptions about Neural Networks 需要特别指出的是，卷积网络(CNN)和循环网络(RNN)一般不加Deep在名字中的原因是：它们的结构一般都较深，因此不需要特别指明深度。想对比的，自编码器(Auto Encoder)可以是很浅的网络，也可以很深。所以你会看到人们用Deep Auto Encoder来特别指明其深度。应用场景：全连接的前馈深度神经网络(Fully Connected Feed Forward Neural Networks)，也就是DNN适用于大部分分类(Classification)任务，比如数字识别等。但一般的现实场景中我们很少有那么大的数据量来支持DNN，所以纯粹的全连接网络应用性并不是很强。 1. 2. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)和递归神经网络(Recursive Neural Networks)

人工智能--深度学习模型

人工智能--深度学习模型我们知道机器学习模型有：生成模型（GeneraTIveModel）和判别模型（DiscriminaTIve Model）。判别模型需要输入变量x，通过某种模型来预测p（y｜x）。生成模型是给定某种隐含信息，来随机产生观测数据。不管何种模型，其损失函数（Loss FuncTIon）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。 2014年GoodFellow等人发表了一篇论文Goodfellow，Ian，et al．GeneraTIve adversarial nets．＂Advances inNeural Information Processing Systems．2014，引发了GAN生成式对抗网络的研究，值得学习和探讨。今天就跟大家探讨一下GAN算法。 GAN算法概念： GAN生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具有前景的方法之一。GAN生成式对抗网络的模型至少包括两个模块：G模型－生成模型（Generative Model）和D模型－判别模型（Discriminative Model）。两者互相博弈学习产生相当好的输出结果。GAN 理论中，并不要求G、D模型都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实际应用中一般均使用深度神经网络作为G、D模型。对于生成结果的期望，往往是一个难以数学公理化定义的范式。所以不妨把生成模型的回馈部分，交给判别模型处理。于是Goodfellow等人将机器学习中的两类模型（G、D模型）紧密地联合在了一起（该算法最巧妙的地方！）。一个优秀的GAN模型应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出结果不理想。 GAN算法原理：1．先以生成图片为例进行说明：假设有两个网络，分别为G（Generator）和D（Discriminator），它们的功能分别是： 1）G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G

深度学习模型GANSynth音乐生成技术分析

深度学习模型GANSynth音乐生成技术分析摘要：基于人工智能（AI）的算法作曲技术一直是讨论的热点，研究者们在此领域进行了多次尝试。深度学习模型GANsynth依托算法上的特殊优势，打破目前 AI音乐生成技术的多种局限性，将音乐生成的品质推进了一大步。本文主要对GANsynth音乐生成技术进行分析，旨在为GANSynth音乐生成技术的潜力挖掘以及功能完善提供力所能及的帮助。关键词：GANSynth；人工智能；音乐生成 GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法，由谷歌大脑团队在2019年ICLR会议论文中提出的一种利用GAN生成高保真音乐的新方法，这个模型生成音乐速度比以前的标准WaveNet快5万倍，且音乐质量更好，总体已达到作曲素材要求的质量标准。 1.基于深度学习的音乐生成技术的发展梳理人工智能算法作曲，是使用算法创造音乐的一种技术，使用一些看似于音乐无关的算法或数据来创作音乐，基于深度学习的音乐生成技术发展历史不长，但是却有丰硕的成果，下面对几种算法模型进行介绍：（1）RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。例如时间序列数据，是指在不同时间点上收集到的数据，一个显著的特点就是后面的数据跟前面的数据有关系。（2）LSTM（Long short term memory），它基于普通RNN在隐藏层各神经单元中增加记忆单元，从而使时间序列上的记忆信息可控，可以控制之前信息和当前信息的记忆和遗忘程度，从而使RNN网络具备了长期记忆功能。（3）WaveNet：在2016年，Google旗下DeepMind实验室推出了WaveNet深度神经网络，用于“生成能够产生比现有技术更好、更逼真的，语音原始音频波形”。（4）WaveGAN：生成对抗网络被广泛用于合成逼真图像，2018年初WaveGAN被提出，WaveGAN可以从人类语音的小词汇中产生可理解的单词，以及合成来自其他领域的音频，如鸟类发声，鼓和钢琴。（5）GANSynth：谷歌大脑团队2019年ICLR论文提出用GAN生成高保真音乐的新方法，速度比以前的标准WaveNet快5万倍，且音乐质量更好。 2.GAN生成对抗网络的工作原理生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow在2014年提出的机器学习架构。要全面理解生成对抗网络，首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习。监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与测试集的机器学习过程，而非监督式学习则不需要这么多额外的工作，它们可以自己从错误中进行学习，并降低未来出错的概率。监督式学习的缺点耗时耗力，但非监督式学习准确率往往更低。GAN可以说是对于非监督式学习的一种提升。其次需要理解的概念是“生成模型”，这类模型能够通过输入的样本产生可能的输出。举个例子，一个生成模型可以通过视频的某一帧预测出下一帧的输出。另一个例子是搜索引擎，在你输入的同时，搜索引擎已经在推断你可能搜索的内容了。

BIM建模考题

2016 年全国 BIM 应用技能考试试题（ B卷）具体考试名称：BIM建模命题人签字：审题人签字：年月日考生须知：考试时间为180分钟。选择题的所有答案必须输入到指定的试卷上，写在本试题纸及草稿纸上一律不给成绩。其他题请以“考号+姓名”为名新建文件夹，存放本次考试中生成的全部文件。考试结束时必须上交试题。试题内容：一、选择题（20分） 1.单选题（10分） . 国际上，通常将BIM的模型深度称之为以下哪个选项（） A LOD B LCD C LD D D LED . 2015年6月16日，住建部颁发的《关于推进建筑信息模型应用的指导意见》中提到：到2020年末，建筑行业甲级勘察、设计单位以及特级、一级房屋建筑工程施工企业应掌握并实现BIM与（）的一体化集成应用。 A 企业管理系统和其他信息技术 B 施工管理系统与安全管理系统 C BIM管理系统与可视化系统 D 虚拟仿真系统与交付系统 . 用以确定新建房屋每一层的墙体位置的图纸是（）。 A.建筑平面图 B.建筑立面图 C.总平面图 D.功能分区图

. 关于BIM的描述下列正确的是（） A 建筑信息模型 B 建筑数据模型 C 建筑信息模型化 D 建筑参数模型. 在项目中，以下不属于模型图元的是（） A 楼板 B 楼梯 C 幕墙 D 轴网 . 目前国际通用的BIM数据标准为（） A RVT B IF C C STL D NWC . 下列那个软件无法完成建模工作（） A Tekla B MagiCAD C ProjectWise D Revit . 在项目中，尺寸标标注属于哪种类别的图元（） A 注释图元 B 模型图元 C 参数图元 D 视图图元 . 下列不属于BIM的特点的是（） A 可视化 B 优化性 C 可塑性 D 可分析性 . 在项目的视图显示中，以下哪种显示样式显示效果更为真实（） A 线框 B 着色 C 一致的颜色 D 真实

生成式对抗网络理论模型和应用综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/4417994690.html, 生成式对抗网络理论模型和应用综述作者：张红蕊来源：《西部论丛》2018年第11期摘要：生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）源于二人零和博弈理论，即一方所得是另一方的损失，两人利益之和为零，它结合机器学习中的生成模型和判别模型的思想，演化成网络模型中的生成器和判别器，两者采用对抗学习的方式，目的是估测样本的潜在分布并根据真实的数据样本生成可以仿真的虚假样本。在图像处理与视觉计算、语音识别、视频处理等方面，GAN正在被广泛研究并且具有极大的发展趋势。本文主要概括了GAN的理论模型和基本原理、演变模型以及主要应用，最后进行总结展望。关键词：深度学习生成式对抗网络对抗学习 1. GAN模型 1.1 GAN基本原理生成式对抗网络GAN[1]是2014年由Goodfellow等提出的一种新型神经网络模型，思想起源于二人零和博弈理论，即纳什均衡思想。GAN网络模型由生成器和判别器共同构成，两者采用对抗学习的方式训练，生成器用于捕捉真实数据样本的概率分布，并生成新的样本；判别器可以看作是一个二分类器，用于判断数据是来自真实样本还是生成样本，并输出一个0到1的固定概率值。 1.2 GAN网络结构 GAN核心思想是极大极小二人博弈游戏，网络结构如图1-1所示，将100维随机噪声z输入生成模型G中，生成器内部经过多层感知器或是复杂的神经网络生成新的样本，将真实数据和生成数据输入判别模型D，判别器用于输出样本的概率值，并将梯度信息反馈给生成模型G。训练过程中，G的目标是尽可能生成可以欺骗判别器D的样本，而判别器的目标是尽可能分辨数据样本的真假性，最终达到平衡。在这一过程中，判别器为更好的区分生成数据与真实数据，并将二者输出的概率值尽可能二分化，固定一方权重以训练另一方，得到最优判别器公式如公式1-1所示，当，时，此时最优。 2. GAN演变模型 GAN衍生模型在创新发展原始GAN基础上提出新的想法，CGAN[2] 加入条件因素；LAPGAN[3]将生成器与判别器定义为Laplacian Pyramids框架内的级联卷积网；DCGAN[4] 将生成器和判别器用深度神经网络来代替多层感知器；WGAN[5] 将JS散度提出用Wasserstein