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人工智能

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基于TextCNN的谩骂评论识别模型

卷积神经网络编程算法人工智能

“网络喷子”群体的出现，使新闻文章中的谩骂评论屡见不鲜。本文旨在利用卷积神经网络构建谩骂评论的自动识别模型，用机器对抗喷子。

2018-03-21

3.4K3

看完这些你就明白，机器学习和深度学习的根本区别了

机器学习深度学习神经网络卷积神经网络

深度学习是什么? 在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常

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2018-03-02

2.9K0

吴恩达深度学习课程笔记之卷积神经网络基本操作详解

深度学习卷积神经网络

卷积层 CNN中卷积层的作用： CNN中的卷积层，在很多网络结构中会用conv来表示，也就是convolution的缩写。卷积层在CNN中扮演着很重要的角色——特征的抽象和提取，这也是CNN区别于传统的ANN或SVM的重要不同。对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？这个时候，有人就提出了一个观点，我们可以这样，对于所有的像素，全部都连接上一个权值，我们也分很多层，然后最后进行分类，这样也可以，但是对于一张图片来说，像素点太多，参

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2018-02-28

8310

从卷积神经网络的角度看世界

卷积神经网络 keras

原文地址：https://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-world.html

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2018-02-05

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用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet

tensorflow 神经网络卷积神经网络

前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一，ps：GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬。 (本系列所有代码均在github:https://githu

企鹅号小编

2018-02-05

8510

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神经网络和深度学习（一）——深度学习概述

卷积神经网络深度学习人工智能

神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、监督学习与神经网络监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。当需求更复杂时，可以考虑用神经网络来使用，包括标准神经网络（standard neural network）、卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeural Network）、循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Networks )、复合神经网络等。 📷 二、各类NN 📷 1、神

企鹅号小编

2018-02-02

1.3K0

Coursera吴恩达《卷积神经网络》课程笔记（1）-卷积神经网络基础

卷积神经网络深度学习人工智能

推荐阅读时间：8min~15min 主要内容：卷积神经网络《Convolutional Neural Networks》是Andrw Ng深度学习专项课程中的第四门课。这门课主要介绍卷积神经网络（CNN）的基本概念、模型和具体应用。该门课共有4周课时，所以我将分成4次笔记来总结，这是第一节笔记。 1 Computer Vision 机器视觉（Computer Vision）是深度学习应用的主要方向之一。一般的CV问题包括以下三类： Image Classification Object detection

企鹅号小编

2018-02-02

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在线手写识别的多卷积神经网络方法

卷积神经网络

本文所描述的研究主要关注在线手写体识别系统中的单词识别技术。该在线手写体识别系统使用多组件神经网络(multiple component neural networks, MCNN)作为分类器的可交换部分。作为一种新近的方法，该系统通过将手写文字分割成可单独识别的小片段(通常是字符)来进行识别。于是，识别结果便是每个已识别部分的组合。然后将这些组合词发送给单词识别模块作为输入，以便用一些字典搜索算法来从里面选择最好的一个。所提出的分类器克服了传统的分类器对大量字符类别进行分类时的障碍和困难。此外，所提出的分类器还具有可扩展的能力，可以通过添加或更改组件网络和内置字典的方法来动态地识别另外的字符类别。

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2018-02-02

3.6K0

卷积神经网络

原文作者：Christopher Olah

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2018-01-29

2.1K0

利用神经网络算法的C＃手写数字识别

神经网络 c#卷积神经网络

尽管在过去几年已经有许多系统和分类算法被提出，但是手写识别任然是模式识别中的一项挑战。

花落花飞去

2018-01-29

3.2K2

人工智能发展史（七）CNN卷积神经网络那些事儿

机器学习卷积神经网络神经网络深度学习人工智能

在大风中紧紧抓住你的帽子，紧紧抓住你的希望，别忘了给你的钟上发条。明天是新的一天。 by怀特 📷 首先祝大家平安夜快乐，明天的圣诞节快乐~ 这周我们用最通俗的解释方法来聊聊最近几年非常火热的CNN卷积神经网络，并以最基础的LeNet-5为大家分析基本的卷积神经网络元部件，让大家能够在短时间内对CNN有更为直观的理解和认识。 1 BP神经网络在图像处理技术上的缺点假设现在我们需要解决的任务是手写体数字的识别，根据前几次学习，我们的第一反应是采用BP神经网络来做一个分类问题。我们假设图片的大小是50*50，那

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2018-01-26

1.1K0

通过部分感知深度卷积网络进行人脸特征点定位

卷积神经网络

人脸特征点定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同，不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。为了解决这个问题，文章提出一个新颖的用深度卷积神经网络（CNN）端到端的回归框架。深度结构首先通过所有特征点编码图像到特征图上；然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。最后在300-W基准数据集上评估，并证明所提出的深度框架实现了最先进的结果。主要一些贡献：提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征点定位，其通过组合一个轮廓子

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2018-01-23

7570

卷积神经网络详解（二）——自己手写一个卷积神经网络

人工智能卷积神经网络

作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） ‍‍　上篇文章中我们讲解了卷积神经网络的基本原理，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：‍‍‍‍【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本

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2018-01-19

1.5K0

卷积神经网络之卷积操作

卷积神经网络人工智能

深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，CNN的下一个战场将是视频识别。那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。在图像处理中，卷积操作就是使用一个滑动窗口，在图像上从上到下，从左到右滑动，并对窗口里的像素进行加权平均。每滑动一下，就得出一个加权平均的结果，因此滑动的结果

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2018-01-16

1.3K0

卷积神经网络初探索

神经网络卷积神经网络

卷积神经网络当处理图像时，全连接的前馈神经网络会存在以下两个问题: 图像不能太大。比如，输入图像大小为 100 × 100 ×3(即图像高度为 100，宽度为 100，3 个颜色通道 RGB)。在全连接前馈神经网络中，第一个隐藏层的每个神经元到输入层都有 100 ∗ 100 ∗ 3 = 30, 000 个相互独立的连接，每个连接都对应一个权重参数。随着隐藏层神经元数量的增多，参数的规模也会极具增加。这会导致整个神经网络的训练效率会非常低，也很容易出现过拟合。难以处理图像不变性。自然图像中的物

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2018-01-15

5880

宽度学习系统：一种不需要深度结构的高效增量学习系统

神经网络卷积神经网络

本文提出了一种基于宽度学习系统的在线学习算法，该算法可以有效地从大规模数据中学习函数逼近。通过使用宽度学习系统，可以在保持较高效的同时，从原始数据中学习复杂的函数映射关系，并将其泛化到新的数据集。实验结果表明，该算法在准确性和运行时间方面均优于现有的深度学习算法。

企鹅号小编

2018-01-09

2.8K0

卷积神经网络学习笔记

神经网络卷积神经网络

企鹅号小编

2018-01-08

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