卷积神经网络新手指南之二 引言 本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。 步幅和填充 让我们看回之前的转换层
AI 研习社按：今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频：如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。（内心OS：终于要开始图像部分了！）具体视频内容如下，Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴，我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版（hin 贴心有木有！）： 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试，都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类，但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 先提一个小问题：
深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。 Google Sheet实现地址：ht
原作 Slav Ivanov Root 编译自 Slav寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Slav Ivanov是Post Planer（提高社交媒体影响力的App）的CTO，这个当过黑客后又从良当企业家的大叔，结合自己的创业经历，把他认为比较好的迁移学习的资料分享给大家。以下是他的原文。 ---- 现在很多深度学习的应用都依赖于迁移学习，特别是在计算机视觉领域，这篇文章主要给大家介绍一下什么是迁移学成，怎么完成迁移学习，以及可能存在的缺点。 我最开始接触迁移学习，是因为创业要用到。 不如
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它们实际的工作方式。
导读：卷积神经网络（CNNs）在“自动驾驶”、“人脸识别”、“医疗影像诊断”等领域，都发挥着巨大的作用。这一无比强大的算法，唤起了很多人的好奇心。当阿尔法狗战胜了李世石和柯杰后，人们都在谈论“它”。 但是， “它”是谁？ “它”是怎样做到的？ 已经成为每一个初入人工智能——特别是图像识别领域的朋友，都渴望探究的秘密。 本文通过“算法可视化”的方法，将卷积神经网络的原理，呈献给大家。教程分为上、下两个部分，通篇长度不超过7000字，没有复杂的数学公式，希望你读得畅快。 下面，我们就开始吧！ 上一节课，我们已
想要让深度神经网络更快，更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的神经网络设计。例如，MobileNet比VGG16小32倍，快10倍，但结果相同。另一种方法是，通过去除神经元之间不影响结果的连接，压缩现有的神经网络。本文将讨论如何实现第二种方法。 我们将让MobileNet-224缩小25％。换句话说，我们要在几乎不损失精度的情况下，将把它的参数从400万个减少到300万个。 如何能做到这点 由于MobileNet比VGG16小32倍，但具有相同的精度，所以它必须比VGG更有效地捕捉知识。 事实上，VG
在这里我会从 Web 前端零基础开始，一步步学习 Web 相关的知识点，期间也会分享一些好玩的项目。现在就让我们一起进入 Web 前端学习的冒险之旅吧！
此代码可以帮助开发者识别和分类不同的 Emoji 图像，不过目前只支持手绘的 Emoji 图像。
CNN在图像处理和视频处理领域有着广泛的应用。在这篇文章中，我将详细介绍卷积神经网络是如何进化的，以及为什么它们在图像领域如此出色。在此基础上，我们将建立一个使用Keras的卷积神经网络。
先坦白地说，有一段时间我无法真正理解深度学习。我查看相关研究论文和文章，感觉深度学习异常复杂。我尝试去理解神经网络及其变体，但依然感到困难。 接着有一天，我决定一步一步，从基础开始。我把技术操作的步骤分解开来，并手动执行这些步骤（和计算），直到我理解它们如何工作。这相当费时，且令人紧张，但是结果非凡。 现在，我不仅对深度学习有了全面的理解，还在此基础上有了好想法，因为我的基础很扎实。随意地应用神经网络是一回事，理解它是什么以及背后的发生机制是另外一回事。 今天，我将与你共享我的心得，展示我如何上手卷积神经网
选自 Analyticsvidhya 机器之心编译 作者：DISHASHREE GUPTA 近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘；作者在文中还作了通盘演示，期望对 CNN 的工作机制有一个深入的剖析。机器之心对本文进行了编译，原文链接见文末。 引言 先坦白地说，
摘要：我们提出了一种全新的深度学习架构，其中的卷积运算利用了异构核。相比于标准的卷积运算，我们提出的 HetConv（基于异构核的卷积）能在减少计算量（FLOPs）和参数数量的同时维持表征的效率。为了展现我们所提出的卷积的有效性，我们在 VGG [30] 和 ResNet [8] 等标准卷积神经网络（CNN）上进行了广泛的实验并给出了实验结果。我们发现，使用我们提出的 HetConv 过滤器替换了这些架构中的标准卷积过滤器之后，我们能在 FLOPs 方面实现 3 到 8 倍的速度提升，同时还能维持（有时候能提升）准确度。我们将我们提出的卷积与分组/深度方面的卷积进行了比较，结果表明它能在显著提升准确度的同时将 FLOPs 降低更多。
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