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深度学习基础知识(七)--- 各种优化方法
编程算法
pytorch
批量计算
深度学习
深度学习中,优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数,优化的目标在于降低训练误差。
TeeyoHuang
2020-02-18
1.1K
0
深度学习基础知识(三)--- Normalization 规范化 操作
批量计算
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
知乎专栏 - 张俊林 - 深度学习中的Normalization模型 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897
TeeyoHuang
2020-01-02
1.7K
0
深度学习基础知识(二)--- 卷积操作与池化操作
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,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
TeeyoHuang
2019-12-10
2K
0
Lecture8- SVM支持向量机 之核方法 + 软间隔 + SMO 算法
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
假设我们现在有一个输入属性(input attribute)x,有时候我们会将这个x给映射到一组新的集合上去,
TeeyoHuang
2019-05-27
721
0
卸载CUDA9安装CUDA8
深度学习
bash
bash 指令
apt-get
http
但是发cuda9很难卸载干净,安装cuda8时又给我自动安装到cuda9去了,后来终于成功干净彻底地删除cuda9了,于是记录一下
TeeyoHuang
2019-05-26
1.9K
0
生成对抗网络GAN系列(四)LSGAN---最小二乘GAN
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
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/Teeyohuang/article/details/82493354
TeeyoHuang
2019-05-26
934
0
生成对抗网络GAN系列(二)Conditional Generative Adversarial Nets(cGAN 条件GAN)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
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/Teeyohuang/article/details/82391251
TeeyoHuang
2019-05-26
1.9K
0
Linux系统(Ubantu16.04)安装Pytorch
python
pytorch
深度学习
anaconda
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/Teeyohuang/article/details/79081563
TeeyoHuang
2019-05-25
1.8K
0
生成对抗网络GAN系列(六)--- CycleGAN---文末附代码
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
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/Teeyohuang/article/details/82729047
TeeyoHuang
2019-05-25
4.1K
0
生成对抗网络GAN系列(五)附代码
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
pytorch
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/Teeyohuang/article/details/82699781
TeeyoHuang
2019-05-25
1.4K
0
安装CUDNN6.0
深度学习
bash
bash 指令
linux
可见当前我的CUDA版本是8.0.61,而CUDNN版本是5.1.10,现在我准本安装CUDNN6.0的
TeeyoHuang
2019-05-25
1.6K
0
pytorch进行CIFAR-10分类(2)定义卷积神经网络
神经网络
深度学习
官方文档
官网tutorial中显示图片的那部分我就直接省略了,因为跟训练网络无关,只是for fun
TeeyoHuang
2019-05-25
936
0
Pytorch打怪路pytorch进行CIFAR-10分类(1)CIFAR-10数据加载和处理
css
数据处理
深度学习
模型定义(包括损失函数的选择) --->数据处理和加载 ---> 训练(可能包含训练过程可视化) ---> 测试
TeeyoHuang
2019-05-25
948
0
如何查看CUDA版本和CUDNN版本
深度学习
cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的版本信息
TeeyoHuang
2019-05-25
11.3K
0
深度学习论文随记(一)---AlexNet模型解读
深度学习
本文介绍了深度学习的背景和意义,并对AlexNet模型进行了详细解读。文章还分析了创新点,包括ReLU激活函数、Dropout层、数据扩充、重叠池化、LRN局部响应归一化等。最后,文章介绍了图片预处理的方法,包括大小归一化和减去像素平均值。
TeeyoHuang
2017-12-28
1.9K
0
深度学习论文随记(二)---VGGNet模型解读-2014年(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)
深度学习
本文介绍了深度学习中VGG模型的基本原理、结构、特点以及应用。VGG由K. Simonyan和A. Zisserman于2014年提出,是一种非常经典的卷积神经网络模型。VGG由多个卷积层和全连接层组成,采用3x3的卷积核,并使用ReLU激活函数。VGG在多个图像分类和物体检测任务中取得了良好的效果。同时,VGG也提出了一种多尺度训练的方法,以提取更多的特征信息。
TeeyoHuang
2017-12-28
1K
0
深度学习论文随记(三)GoogLeNet-2014年
深度学习
本文介绍了深度学习论文中的GoogLeNet模型,该模型在2014年ILSVRC竞赛中获得第一名,主要使用卷积神经网络进行图像分类。GoogLeNet模型由多个卷积层和池化层堆叠而成,采用了稀疏矩阵和Inception结构等技术,能够自动学习图像中的特征,避免了过拟合的问题,具有较好的泛化能力。
TeeyoHuang
2017-12-28
526
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深度学习论文随记(四)ResNet 残差网络-2015年Deep Residual Learning for Image Recognition
深度学习
本文介绍了深度学习网络中残差网络(ResNet)的基本原理、结构和特点。残差网络通过在输入和输出之间加入shortcut connection来解决深层网络训练中的梯度消失问题,从而可以将网络深度提高到152层。实验证明,深度残差网络在图像分类任务中表现优异,其本质优于之前的网络。
TeeyoHuang
2017-12-28
1.4K
0
深度学习论文笔记(六)--- FCN-2015年(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)
深度学习
本文介绍了FCN全卷积神经网络在语义分割任务中的研究,通过反卷积和增采样操作,将特征图映射到像素级,直接对每个像素点进行分类预测,从而实现了对任意尺寸输入图像的语义分割任务。
TeeyoHuang
2017-12-28
2.5K
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深度学习论文笔记(七)---Deconvolution network-2016年(Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation )
深度学习
本文介绍了一种用于图像分割的深度卷积网络,通过学习输入图像的像素级标签,来自动构建一个图像分割的模型。该模型采用卷积神经网络作为特征提取器,并通过反卷积操作来将特征图扩展到原始图像大小,以生成像素级别的分类结果。实验结果表明,该方法在分割精度和计算效率方面都取得了较好的效果。
TeeyoHuang
2017-12-28
4.3K
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