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入门 | 深度学习模型的简单优化技巧
深度学习
卷积神经网络
开源
以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧,请分享。
IT派
2018-08-10
673
0
如何用Keras打造出“风格迁移”的AI艺术作品
keras
人工智能
卷积神经网络
人脸识别
过去几年,卷积神经网络(CNN)成为一种前沿的计算机视觉工具,在业界和学界广泛应用。除了人脸识别和无人驾驶领域,CNN 这几年还在艺术领域广受欢迎,其中衍生出一个代表性技术就是“风格迁移”,根据这项技术诞生了很多美图应用,比如 2016 年大火的 Prisma APP。
IT派
2018-07-30
687
0
干货:Excel图解卷积神经网络结构
卷积神经网络
深度学习
神经网络
先坦白地说,有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章,感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体,但依然感到困难。
IT派
2018-07-30
636
0
从框架优缺点说起,这是一份TensorFlow入门极简教程
tensorflow
深度学习
卷积神经网络
这一系列教程分为 6 部分,从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现,介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
IT派
2018-07-30
1.2K
0
教程 | 如何使用纯NumPy代码从头实现简单的卷积神经网络
numpy
卷积神经网络
深度学习
在某些情况下,使用 ML/DL 库中已经存在的模型可能会很便捷。但为了更好地控制和理解模型,你应该自己去实现它们。本文展示了如何仅使用 NumPy 库来实现 CNN。
IT派
2018-07-30
790
0
手把手教你使用TensorFlow生成对抗样本 | 附源码
tensorflow
卷积神经网络
深度学习
人工智能
神经网络
摘要: 本文使用TensorFlow一步一步生成对抗样本,步骤明确清晰。首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性,后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本,适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。 如果说卷积神经网络是昔日影帝的话,那么生成对抗已然成为深度学习研究领域中一颗新晋的耀眼新星,它将彻底地改变我们认知世界的方式。对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器,因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。 神经网络合
IT派
2018-03-28
2.3K
0
推荐|14种模型设计帮你改进你的卷积神经网络(CNN)!
卷积神经网络
深度学习
机器学习
如果你觉得好的话,不妨分享到朋友圈。 摘要: 这14 种原创设计模式可以帮助没有经验的研究者去尝试将深度学习与新应用结合,对于那些没有机器学习博士学位的人来说是一个很好的起点。 自2011年以来,深度卷积神经网络(CNN)在图像分类的工作中的表现就明显优于人类,它们已经成为在计算机视觉领域的一种标准,如图像分割,对象检测,场景标记,跟踪,文本检测等。 但,想要熟练掌握训练神经网络的能力并不是那么容易。与先前的机器学习思维一样,细节决定成败。但是,训练神经网络有更多的细节需要处理。你的数据和硬件有什么限
IT派
2018-03-28
810
0
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