CV学习史

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神经网络

范中豪

MobileNet

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applicatio...

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范中豪

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合,学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测,而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验...

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范中豪

AD预测论文研读系列2

多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病(AD)患者和认知正常的老年人的良好表现。然而,早期预测轻度认知功能障碍(MCI)患者何时和哪些会...

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范中豪

DenseNet 论文阅读笔记

研究表明,如果卷积网络在接近输入和接近输出地层之间包含较短地连接,那么,该网络可以显著地加深,变得更精确并且能够更有效地训练。该论文基于这个观察提出了以前馈地方...

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范中豪

利用卷积神经网络进行阿尔茨海默病分类的神经影像模式融合 论文研读笔记

阿尔茨海默病(AD)分类的自动化方法具有巨大的临床益处,并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据,但是还没有对这些模...

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范中豪

ResNet 论文研读笔记

深度神经网络很难去训练,本文提出了一个残差学习框架来简化那些非常深的网络的训练,该框架使得层能根据其输入来学习残差函数而非原始函数。本文提出证据表明,这些残差网...

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范中豪

GoogLeNetv1 论文研读笔记

研究提出了一个名为“Inception”的深度卷积神经网结构,其目标是将分类、识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次。这一结构的主要特征是对网络内部计...

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范中豪

GoogLeNetv2 论文研读笔记

当前神经网络层之前的神经网络层的参数变化,引起神经网络每一层输入数据的分布产生了变化,这使得训练一个深度神经网络变得复杂。这样就要求使用更小的学习率,参数初始化...

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范中豪

VGG 论文研读

摘要 研究主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响,结果表明16-19层的网络可以使现有设置的网络性能得到显著提高

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范中豪

Deep learning with Python 学习笔记(11)

机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过...

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范中豪

Deep learning with Python 学习笔记(7)

卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对...

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范中豪

Deep learning with Python 学习笔记(5)

用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所...

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范中豪

Deep learning with Python 学习笔记(3)

想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型...

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范中豪

Deep learning with Python 学习笔记(1)

Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是...

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范中豪

TensorFlow-实战Google深度学习框架 笔记(上)

TensorFlow 是一种采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。在 Tensorflow 中,所有不同的变量和运算都是储...

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范中豪

PCA降维

在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集,而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏,距离计算等困难,这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题,称之为“ 维度灾难 ...

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