深度学习入门与实践

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Charlotte77

【深度学习系列】PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二)

  在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本...

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【深度学习系列】PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一)

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【深度学习系列】用PaddlePaddle进行人脸识别

上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法,这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别,在图像识别领域,人脸识别也属于...

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【深度学习】用PaddlePaddle进行车牌识别(二)

  上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌。 ---- 数据读取   在上一节生成车牌时,我们可...

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2017年总结与2018年目标和计划

  前段时间看到版内经常会有2017年的总结,但我总觉得年还没过,2017就不算真正的过完,上周五公司开了部门年会,这周五公司要开公司年会,年会完了再过一周多就...

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【深度学习系列】CNN模型的可视化

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练...

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【深度学习系列】PaddlePaddle可视化之VisualDL

  上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来...

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【深度学习系列】关于PaddlePaddle的一些避“坑”技巧

最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: ---- PaddlePa...

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【深度学习系列】迁移学习Transfer Learning

  在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类、识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们...

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【深度学习系列】用PaddlePaddle进行车牌识别(一)

小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应...

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【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络

Screenshot (15).png   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...

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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别...

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Charlotte77

【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结...

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Charlotte77

【原】浅谈KL散度(相对熵)在用户画像中的应用

  最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接。 ...

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Charlotte77

【原】数据分析/数据挖掘/机器学习---- 必读书目

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书,有的适合入门,有的适合进阶,没有按照层次排列,先总结一下,等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下...

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【原】KMeans与深度学习自编码AutoEncoder结合提高聚类效果

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: 1 id goods_name goods_amount 2 1 ...

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Charlotte77

【原】Spark学习总结-六个专题

最近从hadoop转向Spark了,学了一段时间了,准备写个专题,主要写pySpark的应用,主要计划是: 主题 内容概要 聚类(5.6...

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Charlotte77

【原】数据分析/数据挖掘 入门级选手建议

1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系:都是搞数据的 区别:数据分析偏统计,可视化,出报表和报告,需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法,重模型,需要很深的代码功底...

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Charlotte77

【原】机器学习几个基本的问题

  从今年四月份到现在已经工作快9个月了,最开始是做推荐系统,然后做机器学习,现在是文本挖掘,每个部分研究的时间都不多,但还是遇到了很多问题,目前就把一定要总结...

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Charlotte77

【原】文本挖掘——特征选择

特征选择有很多方法,看了很多资料后,我总结了以下几种,以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念:DF(document freque...

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