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Deep learning进阶路

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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。

2020-02-18

1.2K0

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

2020-01-02

1.7K0

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。

2019-12-10

2K0

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，

2019-05-27

7350

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

2019-05-26

1.9K0

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

2019-05-26

9670

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

2019-05-26

2K0

Linux系统（Ubantu16.04）安装Pytorch

python pytorch 深度学习 anaconda

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2019-05-25

1.8K0

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

2019-05-25

4.2K0

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

2019-05-25

1.4K0

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

2019-05-25

1.6K0

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

2019-05-25

9390

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

2019-05-25

9650

如何查看CUDA版本和CUDNN版本

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

2019-05-25

11.4K0

深度学习论文随记（一）---AlexNet模型解读

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。

2017-12-28

1.9K0

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）

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。

2017-12-28

1K0

深度学习论文随记（三）GoogLeNet-2014年

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。

2017-12-28

5350

深度学习论文随记（四）ResNet 残差网络-2015年Deep Residual Learning for Image Recognition

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。

2017-12-28

1.4K0

深度学习论文笔记（六）--- FCN-2015年（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation）

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。

2017-12-28

2.5K0

深度学习论文笔记（七）---Deconvolution network-2016年（Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation ）

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。

2017-12-28

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