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卷积神经网络工作原理直观的解释

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

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基于pytorch卷积人脸表情识别–毕业设计「建议收藏」

这篇文章记录一下我本科毕业设计的内容。我的课题是人脸表情识别,本来最开始按照历届学长的传统是采用MATLAB用传统的机器学习方法来实现分类的。但是鉴于我以前接触过一点点深度学习的内容,觉得用卷积神经来实现这个网络或许效果会好一点。于是我上网络上搜集了大量资料,照着做了一个基于Pytorch实现的卷积模型,加入了调用摄像头实时识别的程序。第一次接触机器视觉的东西,没有什么经验,还望指教。本次设计的参考来源于以下: 1.基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)–秋沐霖。链接:LINK 2.Pytorch基于卷积神经网络的人脸表情识别-marika。链接:LINK 3.Python神经网络编程-塔里克

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「数据科学家」必备的10种机器学习算法

可以说,机器学习从业者都是个性迥异的。虽然其中一些人会说“我是X方面的专家,X可以在任何类型的数据上进行训练”,其中,X =某种算法;而其他一些人则是“能够在适合的工作中施展其才华”。他们中的很多人认可“涉猎所有行业,而是其中一个领域的专家”策略,即他们在一个领域内拥有一个深厚的专业知识,并且对机器学习的不同领域有所了解。 也就是说,没有人能否认这样的事实:作为数据科学家的实践者,我们必须了解一些通用机器学习的基础知识算法,这将帮助我们解决所遇到的新领域问题。本文对通用机器学习算法进行了简要的阐述,并列

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大白话5分钟带你走进人工智能-第36节神经网络之tensorflow的前世今生和DAG原理图解(4)

Tensorflow由Google Brain谷歌大脑开源出来的,在2015年11月在GitHub上开源,2016年是正式版,2017年出了1.0版本,趋于稳定。谷歌希望让优秀的工具得到更多的去使用,所以它开源了,从整体上提高深度学习的效率。在Tensorflow没有出来之前,有很多做深度学习的框架,比如caffe,CNTK,Theano,公司里更多的用Tensorflow。caffe在图像识别领域也会用。Theano用的很少,Tensorflow就是基于Theano。中国的百度深度学习PaddlePaddle也比较好,因为微软、谷歌、百度它们都有一个搜索引擎,每天用户访问量非常大,可以拿到用户海量的数据,就可以来训练更多的模型。

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