【深度学习】经典卷积神经网络模型
在卷积神经网络发展的过程中经历了很多革命性的创新，诞生了很多优秀的网络结构，接下来我将介绍几个经典网络结构LeNet，这是最早用于数字识别的卷积神经网络（CNN）AlexNet，2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比 LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层 ZF Net，2013...
深度学习2-- 神经网络及反向传播
全连接神经网络概念使用非线性函数变换的多层感知机又称深度前馈网络、 深度神经网络 。这种网络的目的是使得整个模型近似于某个函数f∗f^{*}f∗ 。在前馈神经网络中定义了一个y=f(x;θ)y = f(x;\theta)y=f(x;θ)，并且学习参数θ\thetaθ的值，使得它能够到最佳的函数近似。...
深度学习系列之神经网络
引言 随着人工智能时代的降临，深度学习（DeepLearning）成为继大数据、机器学习之后又一极具网络搜索热度的关键词，作为一名码农，如果不懂深度学习技术，感觉时刻要被同胞鄙视的样子。最近小编也在学习DL，独乐乐不如众乐乐，那么小编就带大家一起探寻深度学习技术中的奥秘，共同进步。什么是深度学习 ...
深度学习之递归神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)
为什么有bp神经网络、CNN、还需要RNN？BP神经网络和CNN的输入输出都是互相独立的；但是实际应用中有些场景输出内容和之前的内 容是有关联的。RNN引入“记忆”的概念；递归指其每一个元素都执行相同的任务，但是输出依赖于输入和“记忆”什么是递归神经网络 RNN我们已经学习了前馈网络的两种结构——b...
深度学习
1 **函数1.1 阶跃函数python代码实现：def step_function(x):y = x > 0return y.astype(np.int) 对NumPy数组进行不等号运算后 ，数组的各个元素生成一个布尔型数组。astype()方法转换NumPy数组的类型，数组y的元素类型从...
奇虎360正式开源其深度学习调度平台，支持TensorFlow、MXNet等框架
奇虎360今日宣布开源深度学习调度平台XLearning，项目开源地址：https://github.com/Qihoo360/XLearning。\\XLearning由360系统部大数据团队与人工智能研究院联合开发，基于Hadoop Yarn完成了对TensorFlow、MXNet、Caffe、...
Matlab深度学习工具箱MatConvNet安装教程
Matlab深度学习工具箱matconvnet安装教程前言介绍环境安装过程1.Matlab2015b2.VisualStudio20153.MatConvNet参考前言为了跑一个光场重建的代码，不得不用这个matconvnet工具箱，安装过程中碰到点问题，记录一下介绍MatConvNet是一个实现卷...
MatConvNet深度学习工具箱安装教程
MatConvNet深度学习工具箱安装教程方法1方法2安装成功测试方法安装matlab2020a；安装Visual Studio 2017；方法1步骤1：到官网http://www.vlfeat.org/matconvnet/上下载相应的版本。将下载的压缩文件解压到合适的路径下。通常将解压后的文件夹...
【干货】使用Keras的基于深度学习的语义分割概述
像素方式图像分割是计算机视觉中充分研究的问题。语义图像分割的任务是对图像中的每个像素进行分类。在这篇文章中，我们将讨论如何使用深度卷积神经网络进行图像分割。我们还将深入研究管道的实施 - 从准备数据到构建模型。代码地址：https：//github.com/divamgupta/image-segm...
Caffe深度学习进阶之Cifar-10分类任务（上）
前言Cifar-10数据集是深度学习领域一个常见的数据集。Cifar-10由60000张32*32的RGB彩色图片构成，一共包含有飞机、汽车、鸟、毛、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车这10个类别。50000张训练，10000张测试。常被用来作为分类任务来评价深度学习框架和模型的优劣。比较知名的模型如Ale...
如何利用深度学习识别图片中的电话号码？
总结下最近做的一个项目，只提供一些技术方案，不涉及具体业务和具体实现。背景自动识别图片中电话号码，也可以推广到识别字符串，英文等。---识别--->“18811610168”当然，背景会有干扰(自然环境)，字体也更多变。要求：全对识别，人工修正的成本过高，如果有一位识别错误，人工修正还不如重新...
基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现
1.研究背景与意义近年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显著。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却束手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他...
基于深度学习的关系抽取
http://www.cipsc.org.cn/qngw/?p=890题目：基于深度学习的关系抽取（PDF）作者：林衍凯、刘知远（清华大学）————————————————————-【引言】信息抽取旨在从大规模非结构或半结构的自然语言文本中抽取结构化信息。关系抽取是其中的重要子任务之一，主要目的是从...
深度学习框架排名：TensorFlow第一，PyTorch第二
上周，Keras作者、谷歌研究科学家François Chollet晒出一张图，他使用Google Search Index，展示了过去三个月，ArXiv上提到的深度学习框架排行：TensorFlow排名第一，Keras排名第二，之后依次是Caffe、PyTorch、Theano，MXNet、Cha...
深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析
深度学习——全连接层（Fully connected dence layers）原理解析一、简介全连接层有多个神经元，是一个列向量(单个样本)。在计算机视觉领域正常用于深度神经网络的后面几层，用于图像分类任务。全连接层算法包括两部分：前向传播(Forward)和反向传播(Backward)二、 算法...
深度学习（二）-神经网络直观理解
本文通过图文+公式的方法，介绍了一维和二维神经网络，以及网络内部数据的计算等相关内容。 本节摘要插图所示为一维全连接神经网络的结构，但是，这种情况下的训练参数量巨大，训练效率低，无法满足性能要求。 例如：（如下图所示） 输入图像大小：28×2828×28 输入层神经元个数：28×28=784)28×...
飞桨开源深度学习平台介绍
深度学习框架近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模...
搜狗研究员讲解基于深度学习的语音分离
基于深度学习的有监督语音分离在学术界和工业界越来越受到关注，也是深度学习在语音领域的应用中重要的一部分。作为雷锋网AI研习社近期组织的一系列语音领域应用的分享会之一，本次我们请到了来自搜狗的研究员文仕学对语音分离方面主要的研究课题和相关方法做一些介绍。文仕学，过去学物理，后来学EE，现在从事Deep...
深度学习中张量的通俗理解
1.深度学习中张量的作用深度学习中张量主要是为了便于用数字来描述一个对象，比方说要描述一张彩色图片，我们可以用(长，宽，颜色)来描述，所以描述一张彩色图片就需要用到三维张量，如果我们要描述一个彩色图片的集合那么就要就需要用(图片序号，长，宽，颜色)来描述，所以描述一个彩色图片的集合就需要用到四维张量...
深度学习（十一）：卷积神经网络CNN
这是一篇机器学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。适用人群：机器学习初学者，转AI的开发人员。编程语言：Python参考视频：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理唐宇迪深度学习入门视频课程笔记下载：深度学习个人笔记完整版计算机视觉(Computer Vis...