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回顾:训练神经网络
神经网络
pytorch
深度学习
数据结构
我们可以将这些单元神经元组合为层和堆栈,形成神经元网络。一个神经元层的输出变成另一层的输入。对于多个输入单元和输出单元,我们现在需要将权重表示为矩阵。
小飞侠xp
2018-08-29
1.2K
0
Face Generation
神经网络
nat
人工智能
部署 model_opt 函数实现对 GANs 的优化。使用 tf.trainable_variables 获取可训练的所有变量。通过变量空间名 discriminator 和 generator 来过滤变量。该函数应返回形如 (discriminator training operation, generator training operation) 的元组。
小飞侠xp
2018-08-29
377
0
Optimization Algorithms
机器学习
深度学习
大数据
神经网络
机器学习应用是一个高度依赖经验并伴随着大量迭代的过程——这一句话不得不同意,经验更重要,深有体会。你需要训练诸多模型才能找到合适的那一个。深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,我们可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上训练速度很慢,因此你会发现使用快速的优化算法、使用好用的优化算法能大大提高你和团队的效率
小飞侠xp
2018-08-29
494
0
卷积神经网络-目标检测
卷积神经网络
神经网络
人脸识别
其中,bx、by表示汽车中点,bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0),以右下角为(1,1),这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
小飞侠xp
2018-08-29
974
0
Convolutional Neural Networks
无人驾驶
神经网络
卷积神经网络
计算机视觉(Computer Vision)包含很多不同类别的问题,如图片分类、目标检测、图片风格迁移等等。
小飞侠xp
2018-08-29
477
0
目标检测(Object detection)
神经网络
卷积神经网络
自动驾驶
监督学习
这次我们学习构建神经网络的另一个问题,定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车,还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置,我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中,图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此,图片分类的思路可以帮助学习分类定位,而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题:例如,输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给softmax单元来预测图片类型。
小飞侠xp
2018-08-27
891
0
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