demi的博客

随着企业和政府对网络安全的认识逐渐提高，虽然每年都有数十亿美元的资金投入到网络安全领域，但网络攻击事件仍然层出不穷，从2016年开始，黑客攻击开始了井喷。对于人工智能技术，尽管争论从未停止，但并不妨碍人们对它的利用。原因有三方面......

深度可分离卷积

在《Python深度学习》（Keras之父执笔）这本书里看到：注意，大部分（或全部）普通卷积很可能不久后会被深度可分离卷积(depthwise separable convolution)所替代, 后者与前者等效，但速度更快，表示效率更高。

1. 简介

在可分离卷积中，它将对区域和通道的计算分离开，而普通卷积是同时考虑区域和通道的。

2. 通过例子对比可分离卷积和普通卷积的区别

假设一个3×3大小的filter，其输入通道为16，输出通道为32
普通卷积的参数： （3×3×16）×32=4068
可分离卷积：
先考虑区域，即每个通道对应一个3×3×1大小的filter, 然后考虑通道对应32个1×1×16大小的filter
参数计算： （3×3×1）×16 + （1×1×16）×32=656

下面这张图来自参考链接1

前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文《When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?》,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network)，在4类NLP任务上进行实验，来讨论深度学习模型何时需要树形结构。下面我将通过分享这篇论文以及查看的一些相关资料来讨论一下我们何时需要树形结构知识。

1 句法分析树

根据不同的标注树库，句法分析树主要有两种形式：
1) 短语结构树(Constituent Tree)
2) 依存结构树(Dependency Tree)。

下面举个简单的例子，"My dog likes eating sausage." 使用Stanford parsing tool进行句法分析可以得到如下结果：

生成模型（Generative Model）是相对于判别模型（Discriminative Model）定义的。他们两个都用于有监督学习。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。这个模型的一般形式为决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)。

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工业相机类型：按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。而数字相机按照接口标准不同，可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题；Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题；而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点。

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