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机器学习与python集中营

专注于python开发、机器学习、深度学习、人工智能领域的一颗小草。
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空洞卷积的设计原理以及tensorflow和mxnet框架实现
空洞卷积(atrous convolutions)又名扩张卷积(dilated convolutions),现在在深度学习视觉领域应用非常广泛,在目标检测、图像分割等方面大放异彩,本文从简单的原理出发,然后结合tensorflow与mxnet框架进行了简单的实现。
小草AI
2019-06-02
2.3K0
一文看尽TensorFlow的8个核心要点
Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。
小草AI
2019-05-29
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神经网络可视化(一)——Netron
tensorflow,pytorch,mxnet每一个主流的深度学习框架都提供了相对应的可视化模板,那有没有一种方法更加具有通用性呢?我们会在论文中,相关文献中看到各种神经网络可视化的图形,有平面图形,三维立体图形,觉得很美观,你一定很好奇,这是不是使用绘图软件画的,还是只是用办公软件画的?对于人工智能研究者,那就太low了,人工智能都搞得定,还能被几幅图像给难住?本文带你一文看尽常用的一些神经网络可视化的开源项目。
小草AI
2019-05-29
9.5K0
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