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机器学习实践二三事

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安装Theano和keras

keras python 神经网络深度学习

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49948141

2019-05-29

1.3K0

SVM分类---识别舰船和飞机

机器学习神经网络深度学习人工智能

SVM网上已经有说的非常好的，有浅显易懂的也有从最基础的公式上一步步推导的，参考大神July的这篇关于SVM的博客，希望深入了解的可以看看这篇讲的非常好。

2019-05-26

8670

深度学习论文资源(截至2016年)

http https 网络安全深度学习

从全局到枝干、从经典到前沿、从理论到应用、还有最新的研究…，所有你不需要的需要的，现在不需要的未来需要的，你不需要的周边小伙伴需要的…反正全都在这了。拿走不谢，就在AI科技大本营。

2019-05-26

7220

机器学习神经网络深度学习人工智能

Google Research的Inception模型和Microsoft Research的Residual Net模型两大图像识别杀器结合效果如何？在这篇2月23日公布在arxiv上的文章“Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning”给出了实验上的结论。

2019-05-26

8230

Batch Normalization

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。

2019-05-26

5870

深度学习（二十九）Batch Normalization 学习笔记

神经网络编程算法深度学习批量计算

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50866313

2019-05-26

2750

Ubuntu14.04下安装Caffe

深度学习 python ubuntu opencv linux

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/47363385

2019-05-26

8690

TF-Slim ImageNet数据集制作

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/80242998

2019-05-26

1.7K0

WHEN NOT TO USE DEEP LEARNING

神经网络机器学习人工智能深度学习

转载自: http://hyperparameter.space/blog/when-not-to-use-deep-learning/

2019-05-26

5310

再看CNN中的卷积

神经网络图像处理深度学习

本文介绍了神经网络中卷积、1*1卷积、全卷积、参数共享、感受野、dilated convolution、卷积实现、1*1卷积的作用、全卷积的作用等技术内容。

2018-01-02

6290

深度学习中的优化算法

本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。

2018-01-02

1.4K0

机器学习基本概念-3

机器学习深度学习线性回归

本文介绍了机器学习中的正则化方法，包括L1正则化和L2正则化。L1正则化将模型参数进行L1范数惩罚，使得模型更加稀疏；L2正则化将模型参数进行L2范数惩罚，使得模型更加平滑。这些正则化方法可以防止模型过度拟合训练数据，提高模型的泛化能力。

2018-01-02

6520

Machine Learning基础入门

机器学习人工智能深度学习

本文介绍了机器学习的基础知识，包括发展历史、分类、使用场景、几个常见的模型以及预处理等。

2018-01-02

6500

使用Faster-Rcnn进行目标检测

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

本文介绍了一种用于目标检测的Faster R-CNN网络及其训练方法。该网络由Region Proposal Network（RPN）和Fast R-CNN两部分组成，旨在提高目标检测的速度和准确性。RPN用于生成候选区域，而Fast R-CNN则用于分类和边界框回归。通过交替训练和联合训练，该网络能够快速准确地检测出图像中的目标。

2018-01-02

1.1K0

caffe introduction & classification

本文介绍了如何使用Caffe进行图像分类，通过加载已经训练好的模型和相应的配置文件，对输入的图像进行分类，并输出分类结果。同时，还介绍了一些基本的Caffe配置和常见的网络结构，以及如何使用Python API进行Caffe的调试和测试。

2018-01-02

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