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task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码)
卷积网络是视觉处理中可以有效生成多层特征的架构,是最前沿的技术。因此作者想构造一个“全卷积网络”,来处理任意尺寸的输入图片,并生成相应尺寸的输出。
平凡的学生族
2022-05-13
6210
task7 FCN分析
卷积网络是视觉处理中可以有效生成多层特征的架构,是最前沿的技术。因此作者想构造一个“全卷积网络”,来处理任意尺寸的输入图片,并生成相应尺寸的输出。
平凡的学生族
2022-05-13
4660
最大似然估计 最大后验估计
MLE: 首先看机器学习基础篇——最大后验概率关于离散分布的举例(就是樱桃/柠檬饼干问题) 可见,MLE是在各种概率中,找出使发生事实概率最大的那个概率。 比如那篇博文的例子,你要找到哪个袋子会使得拿到两个柠檬饼干的概率最大。根据如下公式,你要找到一个p,使得p^2最大。
平凡的学生族
2019-06-24
8620
自编码器
一般用来作逐层无监督预训练,但自从dropout、relu等提出后,已经没什么人用了。
平凡的学生族
2019-06-21
7060
Task 4 CNN back-propagation 反向传播算法
参考CNN卷积神经网络学习笔记3:权值更新公式推导 后向传播的过程就是梯度向回传递,在CNN中,梯度的计算主要涉及三种情形
平凡的学生族
2019-05-25
9100
TASK 6 resnet
让我们考虑下面这个简单的深度神经网络,它的每一层都只包含一个神经元,一共有三个隐藏层:
平凡的学生族
2019-05-25
5660
task8 GAN text-to-image
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/batch_normalization https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variableshttps://www.tensorflow.org/programmers_guide/variables https://www.tensorflow.org/api_guides/python/reading_data#Multiple_input_pipelines
平凡的学生族
2019-05-25
6610
Task 3 使用TensorFlow
对于一个被研究的物体,它有多个属性(x1, x2, ... xn)和一个值y。线性回归假设y与(x1, x2, ... xn)有线性关系,也就是我们可以把y表示成关于(x1, x2, ... xn)的函数
平凡的学生族
2019-05-25
4410
Task 1_补充 深度学习概念
这些Layer都是由一个个神经元组成,每个神经元都接受多个输入,并产生一个输出,就好像人的神经元突触一样。神经元在接收输入时,会各自乘以一定的权重(有时候还会加上一个bias),并根据自己的激活函数产生输出。权重大则说明神经网络认为它的信息比较重要,权重小则认为神经网络认为它的信息不那么重要。
平凡的学生族
2019-05-25
3530
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