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残差网络在 CIFAR10上的简单应用

批量计算腾讯云测试服务神经网络

何恺明等人提出的残差网络（ResNet) 在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差网络的核心思想是：增加网络的深度后的最好还能包含原始函数（原始函数指的是增加深度之前的网络，它把一个input张量映射为一个output张量）作为其元素之一，从而必不会使网络的拟合能力变得更差。于是，残差块（residual blocks）便诞生了，这个设计对如何建立深层神经网络产生了深远的影响。凭借它，ResNet赢得了2015年ImageNet大规模视觉识别挑战赛。

2022-11-18

4720

生成对抗网络(GAN)简介

机器学习神经网络深度学习人工智能 pytorch

GAN 由 Ian Goodfellow 在2014年提出。GAN通过训练两个相互对抗的神经网络解决了非监督学习问题，其中一个是生成（Generator）网络，另一个叫判别（discriminator）网络。

2022-06-07

1.6K0

Pytorch Autograd 基础（一）

机器学习 pytorch 深度学习人工智能神经网络

Autograd (自动梯度）是Pytorch能够快速又灵活地构建机器学习模型的关键。它能够用来快速而简单地计算复杂函数的多重偏导数，它是基于反向传播的神经网络学习的核心。

2022-04-15

2810

Fashion_minst 图像识别 by PyTorch CNN

pytorch 神经网络

Fashion_minst 是之前介绍 Tensorflow 时用过的数据集。下面用 PyTorch 再跑它一遍，用作 PyTorch 的入门示例。

2022-03-04

3960

使用LSTM预测正弦曲线

机器学习神经网络深度学习人工智能

之前介绍过用LSTM预测天气的例子，该例子中数据集的处理和曲线绘制函数稍微有点复杂。这篇我们使用标准正弦函数做数据集，让代码更简单，来加深我们对LSTM的理解。

2020-02-19

2K0

长短时记忆网络（LSTM)

机器学习神经网络深度学习人工智能

RNN最主要的问题就是长期依赖问题，也就是RNN很容易接受和处理最近的上下文信息，比如“天气预报说明天早上要下大雨，出门一定要记得带_____。”像这样的短期信息，由于相关信息“下大雨”和要填的词之间的距离比较短，RNN就可以很容易地学会利用过去的信息，预测出来_____里面应该填“雨伞”。可是当有些时候当相关的信息距离需要预测的位置比较远时，比如：“我出生在中国，但是后来随父母移民到了美国，我......(省略200个字)，因此我能讲一口流利的_____。” 现在再用RNN来预测_____里面的词时就存在一定的困难，依靠最近的信息很难预测出下一个词是什么。

2020-01-17

1.2K0

循环神经网络(RNN)简介

神经网络卷积神经网络

之前介绍的全连接神经网络和卷积神经网络的模型中，网络结构都是从输入层到各隐藏层再到输出层，层与层之间是全连接（或者部分连接）的，但每层之间的节点是无连接的。

2020-01-17

8720

CIFAR-10数据集图像识别

文件存储神经网络

之前我是在CPU上跑Tensorflow，计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动，安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow，同样的神经网络结构，学习速度有了百倍提升。

2019-12-25

1.2K0

TensorFlow-Slim 简介【转载】

tensorflow 编程算法神经网络

TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。

2019-12-10

5210

卷积神经网络处理图像识别（三）

卷积神经网络神经网络

下面是测试Batch的总Loss和验证集上的准确率的收敛趋势图。由于我的电脑性能不好，所以我大幅度削减了待训练参数个数。尽管如此，2000轮训练之后，在验证集上5000个图片的预测正确率已达98.3%。如若不削减参数，准确率可达99.4%。

2019-11-25

7950

卷积神经网络处理图像识别（一）

神经网络卷积神经网络

在全连接神经网络中，同一层中的节点（即神经元）组织成一列，每相邻两层之间的节点都有边相连, 上一层的输出作为下一层的输入。

2019-11-24

1.3K0

深度学习解决手写数字的图片识别

神经网络腾讯云测试服务

本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图：

2019-11-07

1.7K0

利用PCA来降维

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

想象这样一种场景：我们通过电视直播观看足球比赛，电视屏幕大概有200万像素，假设我们关注的是任意时刻足球的位置。在这一场景中，人们实时地将屏幕上的百万级像素转换成了三维坐标。这个过程就是一种降维(dimensionnality reduction)。

2019-10-09

4150

基于单层决策树的AdaBoost算法

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。

2019-09-02

1.7K0

SVM之使用核函数的SMO算法

机器学习神经网络深度学习人工智能

对于数据集非线性可分的情况，要使用SVM，必须先用核函数将数据从低维空间映射到高维空间，转化成易于分离器理解的形式。核函数并不仅仅应用于SVM，很多其它的机器学习算法也会用到核函数。

2019-08-28

7180

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）【转载】

c 语言编程算法机器学习神经网络

原文链接：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/7624837

2019-08-21

8020

决策树（二）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

有了决策树，我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用，遇到叶子节点则终止，返回叶子节点的分类标签：

2019-08-14

3860

使用朴素贝叶斯进行文档分类（一）

机器学习神经网络深度学习人工智能

假设现在有7个小球，其中3个是红色的，4个是绿色的，如图所示。如果从7个小球中随机取出一个小球，且假设每个小球被选中的概率相等，那么取到红色小球的概率是多少？

2019-08-14

5870

决策树（一）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

你是否玩过20个问题的游戏？游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想着某个事物，其它参与者想他提问题，最多只允许提20个问题，问题的答案也只能用“对”或者“错”回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小猜测事物的范围。

2019-08-14

6810

机器学习基础

编程算法监督学习无监督学习机器学习神经网络

注：本篇和后续各篇关于机器学习(不含深度学习）的内容，都有参考《Machine Learning in Action》（中文翻译版《机器学习实战》)这本书。

2019-08-14

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