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深度学习思考者

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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks笔记(摘要版)

神经网络机器学习深度学习人工智能

Contents 1.全部架构 2.降低过拟合 3.学习细节 4.结果 5.讨论

深度学习思考者

2019-05-27

4280

CV codes代码分类整理合集

matlab 编程算法数据结构 c++深度学习

CV codes代码分类整理合集(http://www.sigvc.org/bbs/thread-72-1-1.html)

深度学习思考者

2019-05-27

1.1K0

（全面经典管用）Windows7 64位+Cuda6.5+vs2012 的caffe配置历程

打包 http windows 深度学习 ide

　　备注：已经装好cuda的请略过，往下看。　　记得没有VS2012的一定要先装VS。否则：安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住！重要的事情说三遍！第一步：　　安装文件的下载，直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。

深度学习思考者

2019-05-26

7810

深入浅出——深度学习中的Batch Normalization使用

神经网络编程算法深度学习批量计算

　　本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊。

深度学习思考者

2019-05-26

5960

深度学习模型压缩与加速算法之SqueezeNet和ShuffleNet

卷积神经网络文件存储机器学习神经网络深度学习

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-crafted）特征和分类器，不仅提供了一种端到端的处理方法，还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度，更甚者超越了人眼的精度（LFW人脸识别任务）。CNN模型在不断逼近计算机视觉任务的精度极限的同时，其深度和尺寸也在成倍增长。

深度学习思考者

2019-05-26

9250

CNN卷积神经网络的改进（15年最新paper）

机器学习神经网络深度学习人工智能 javascript

回归正题，今天要跟大家分享的是一些 Convolutional Neural Networks（CNN）的工作。大家都知道，CNN 最早提出时，是以一定的人眼生理结构为基础，然后逐渐定下来了一些经典的架构——convolutional 和 pooling 的交替，最后再加上几个 fully-connected layers 用作最后做 prediction 等的输出。然而，如果我们能“反思”经典，深入剖析这些经典架构中的不同 component 的作用，甚至去改进它们，有时候可能有更多的发现。所以，今天分享的内容，便是改进 CNN 的一些工作。

深度学习思考者

2019-05-26

2.4K0

卷积神经网络改进想法初探（上篇）

机器学习人工智能编程算法深度学习数据分析

最近一直在看卷积神经网络，想改进改进弄出点新东西来，看了好多论文，写了一篇综述，对深度学习中卷积神经网络有了一些新认识，和大家分享下。

深度学习思考者

2019-05-26

2.3K0

深度学习数据集（一）

大数据深度学习

海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。此问题得到了很

深度学习思考者

2018-01-15

1.6K0

文献 | 2010-2016年被引用次数最多的深度学习论文（修订版）

机器学习深度学习大数据图像识别

一、书籍 Deep learning (2015) 作者：Bengio 下载地址：http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中提取知识 Distilling the knowledge in a neural network 作者：G. Hinton et al. 2.深度神经网络很易受骗：高信度预测无法识别的图片 Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for u

深度学习思考者

2018-01-15

8220

Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库之中文文档

tensorflow keras 深度学习

Keras官网：http://keras.io/ Github项目：https://github.com/fchollet/keras 中文文档主页：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Github中文文档：https://github.com/MoyanZitto/keras-cn.git 　　本博客主要给出某些必备的部分（一直更新中），详细内容请移步至Github以及MoyanZitto的主页。第一部分：快速开始Keras 　　Keras的核心数据结构是

深度学习思考者

2018-01-15

7650

深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题（二）

深度学习机器学习神经网络

本文主要探讨了深度学习中的正则化方法、数据集扩增以及深度学习模型的优化技巧等方面的内容。通过介绍Batch_Size、L1和L2正则化、数据集扩增以及Dropout等技术，旨在帮助读者深入了解深度学习中的正则化技巧，提高模型的泛化能力。

深度学习思考者

2018-01-03

1.6K0

深入浅出——搞懂卷积神经网络误差分析（一）

机器学习人工智能神经网络深度学习大数据

本文主要阐述了卷积神经网络中误差反向传播算法的具体实现细节，包括每一层的误差计算、权值更新以及误差敏感项的计算等。同时，本文还介绍了在池化层和卷积层相接的情况下，如何计算该层的误差敏感项。通过本文的介绍，读者可以更加深入地理解卷积神经网络中误差反向传播算法的工作原理，并能够更好地使用卷积神经网络进行深度学习任务。

深度学习思考者

2018-01-03

1.5K0

深入浅出——网络模型中Inception的作用与结构全解析

深度学习人工智能神经网络

本文主要介绍了深度学习网络模型中Inception模块的作用、结构、优缺点以及改进版本Inception-v4模型。Inception模块是一种用于提升CNN网络性能的结构，通过堆叠不同尺寸的卷积层和池化层，以获得更丰富的特征图信息。Inception结构包括Inception v1、Inception v2和Inception v3等，每个版本都有其特点和优缺点。Inception-v4模型对Inception结构进行了进一步改进，通过分解7x7卷积层，使用1x3和3x1的卷积核，实现了更高效的计算和更深的网络。

深度学习思考者

2018-01-02

4.4K0

深度学习目标检测算法——Faster-Rcnn

深度学习机器学习

本文介绍了Faster R-CNN目标检测算法及其在COCO数据集上的实验结果。文章首先介绍了Faster R-CNN的背景知识，包括其检测速度、精度等方面的优势。然后详细介绍了Faster R-CNN的网络结构，包括Region Proposal Network（RPN）、Convolutional Layer等关键组件。接着，文章分析了RPN的两种训练方式：联合训练和交替训练。最后，文章给出了Faster R-CNN在COCO数据集上的实验结果，并与Selective Search方法进行了对比，结果表明，Faster R-CNN在物体检测任务上具有显著的优势。"，"query": "介绍了哪些内容

深度学习思考者

2018-01-02

1.1K0

深度学习的应用——快速变脸的实现

神经网络机器学习图像处理深度学习

本文介绍了一种基于卷积神经网络的快速变脸方法，该方法可以快速地将一张人脸图像转换为另一张人脸图像，并保持其光照、姿势和表情等属性。该方法包括人脸对齐、风格迁移和变脸生成等步骤，并使用一个包含68个面部关键点的三维面部表示。实验结果表明，该方法可以生成高质量的变脸图像，甚至在测试集上获得了更好的结果。

深度学习思考者

2018-01-02

1.5K0

深度学习的应用——检测糖尿病型视网膜症

人工智能机器学习深度学习神经网络

该文摘要总结如下：本文介绍了一种用于检测糖尿病性视网膜病变的深度学习算法。该算法使用视网膜眼底照片作为输入，并利用深度学习技术自动检测出患有糖尿病性视网膜病变的患者。该算法具有高灵敏度和特异性，可以替代传统的人工检查方法，有助于提高糖尿病性视网膜病变的检测效率和准确性。

深度学习思考者

2018-01-02

1.5K0

图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换

深度学习机器学习数据处理图像处理

本文介绍了一种基于神经网络的图像着色方法，该方法利用全局和局部特征进行图像着色。该方法通过一个端到端的神经网络来学习图像的局部和全局特征，并将其用于图像着色。该方法在多个数据集上进行了实验，并与其他方法进行了比较。实验结果表明，该方法能够有效地利用全局和局部特征进行图像着色，比传统方法具有更好的性能。"

深度学习思考者

2018-01-02

2.4K0

DL开源框架Caffe | 目标检测Faster-rcnn问题全解析

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

本文介绍了如何使用深度学习检测物体，并提供了相关代码和教程。主要包括以下内容：1.基于Faster R-CNN的物体检测；2.使用PyTorch实现Faster R-CNN；3.训练自己的数据集进行物体检测；4.如何优化物体检测的精度；5.使用多GPU进行训练。

深度学习思考者

2018-01-02

1.2K0

图像分割 | FCN数据集制作的全流程（图像标注）

深度学习机器学习图像处理

本文介绍如何使用 PyTorch 实现 FCN 对 PASCAL VOC 数据集进行分类。首先，使用 Docker 安装 PyTorch 和 torchvision，然后使用 torchvision.datasets.VOCSegmentation 载入 PASCAL VOC 数据集。接着，使用 torchvision.models.detection.faster_rcnn.FasterRCNN 将数据集进行分类，并输出预测结果。最后，使用自定义的 colorization 函数将预测结果着色，并保存为图像文件。

深度学习思考者

2018-01-02

4.7K0

深度学习数据集（二）

本文介绍了数据集相关的知识，包括常见的数据集类型、数据集划分方式、数据清洗、特征工程等。文章还提供了多个具体的数据集样例，包括手写数字识别、图像分类、文本分类等。同时，文章还探讨了数据集的质量评价方法，以及数据集在机器学习中的应用。

深度学习思考者

2018-01-02

1.8K0

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