理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念:Tensors(张量)、Tensor operations 张量操作、differentiation微分、gradient descent 梯度下降等等。 “Hello World…
分类:神经网络
卷积神经网络实现多个数字识别
数据集:MNIST 框架:Keras 显卡:NVIDIA GEFORCE 750M 参考:Keras中文文档 这是优达学城的深度学习项目,数据集和需求都很简单,关键是为了熟悉框架的使用以及项目搭建的套路,只要用很简单的卷…
浅谈神经网络中的梯度爆炸问题
在神经网络中,梯度下降算法是使用非常广泛的优化算法。梯度下降算法的变体有好多,比如随机梯度下降(Stochastic gradient descent,SGD)、小批量梯度下降(Mini Batch Gradient D…
AI - TensorFlow
2017-02-03@erixhao技术极客TechBooster AI(Artificial Intelligence)人工智能及机器学习(Machine Learning)最近大热,Google – De…
【神经网络chapter1】初探Tensorflow & 打造简单的神经网络
使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:(真的很重要,多看几遍!!) 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tens…
理解神经网络:从神经元到RNN、CNN、深度学习
本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 | vi…
Caffe Windows系列(4): 中文识别初探(续)
0. 预备 在上一篇文章中,我们测试了100个中文字符使用Lenet5模型的正确率,其正确率达到了100%。(不达到100%就有问题了,我的训练集和测试集是极其近似的,仅仅是为了自己练手,而并未达到实际用途。) 接下来要…
使用深度学习在Unity环境中训练Donkey Car —— 训练模型
前言: 上一篇里说到部署开源环境并制造训练数据,接下来我们需要使用这些数据来训练一个模型。 本篇训练模型使用…
FAST R-CNN 论文笔记
R-CNN有以下几个缺点: 1、训练分多阶段,首先fine-tune CNN,然后训练SVM作为检测器,最后训练bonding box 回归器。 2、训练时间空间消耗大。特征需要写入硬盘。 3、测试时间比较长。一张图片在…
【机器学习】主成分分析(PCA)
利用假期的闲余时间,开始系统地学习机器学习的相关知识,希望可以从理论层面进行比较深入的学习。同时,希望通过学习笔记便于以后的…
R-CNN 物体检测第二弹(Fast R-CNN)
R-CNN 物体检测第二弹(Fast R-CNN) 今天,重看了 R-CNN 的后续改进 Fast R-CNN(Arxiv版)-本文中提到的paper,若未特别指明,说的就是此版本。 这里提一把辛酸泪。15年8月…
白话机器学习
从去年开始,陆陆续续学习了大半年的机器学习,现在是时候做个总结了。 在以往的编程经验里面,我们需要对于输入有一个精确的,可控制的,可以说明的输出。例如,将1 + 1作为输入,其结果就是一个精确的输出 2 。并且不论怎么调…