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深度学习课程笔记-Classes 4

边缘检测算子中的数字用于进行边缘检测 计算机视觉不一定要去使用那些研究者们所选择的这九个数字,而是将这 9 个数字当成学习参数 1.3 padding ? 一般而言,最大池化比平均池化要常用些,但例外就是深度很深的神经网络,可以用平均池化来分解规模为 7×7×1000 的网络的表示层,在整个空间内求平均值,得到1×1×1000,取代全连接层。 池化过程中没有需要学习的参数。执行反向传播时,反向传播没有参数适用于最大池化。 2.6 计算机视觉现状 数据量少:传统机器学习方法,手工特征工程,迁移学习等 数据量大:深度学习方法 提升基准测试或者竞赛: 集成:训练多个分类器,取均值 multi-crop:对同一张图随机裁剪10次 ,这样学习算法会竭尽全力使右边这个式子变大(?(?, ?)),或者使左边这个式子(?(?, ?))变小,这样左右两边至少有一个?的间隔。 4.5 人脸验证与而分类 ?

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    这个深度学习课程笔记,也转了

    去年 6 月,宣布 deeplearning.ai 创业项目,8 月,该项目揭晓:一套由5门课组成的深度学习系列课程——Deep Learning Specialization,旨在推广普及深度学习知识 好记性不如烂笔头,在上网络课程时做好笔记,不仅可以帮助你保持专注,而且还可以梳理学习到的知识,方便以后复习。 如果你在上完深度学习课程之后,也能够做出下面这样一份笔记,那么升职加薪应该离你不远了,笔芯~ 深度学习简介 ? 逻辑回归 ? 浅层神经网络 ? 深度神经网络 ? 机器学习应用设置 ? 机器学习项目结构化 ? 误差分析 ? 训练和测试结果不匹配 ? 拓展训练 ? 卷积基础 ? ? 深度卷积神经网络 ? 经典卷积网络 ? 特殊网络 ? 实操建议 ? 探测算法 ? 人脸识别 ? 课程笔记下载地址: https://pan.baidu.com/s/1zsReYG7FhI9vHjTIdbxp5g

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    序列模型——深度学习课程笔记(五)

    视频行为识别:输入为序列。 命名实体识别:输入输出都为序列。 ? 2,数学标记约定 在前面神经网络的数学书写中,我们遵守如下符号约定。 3,Word2Vec词向量 当我们要对一个词汇表学习一个词嵌入模型时,实际上是要学习一个词嵌入矩阵,当我们学习好了这样一个嵌入矩阵后,通过嵌入矩阵与对应词的onehot向量相乘,则可得到该单词的embedding 具体做法是引入一个二叉树,树的叶子结点数量为V,每个叶子结点表示一个单词,树的平均深度即为log(2,V),树在每一层的分叉方向的概率都由一个二分类模型来拟合。 负采样方法的基本想法是用一个简单的二分类问题来学习词嵌入矩阵。 定义一个新的学习问题:预测两个词之间是否是上下文-目标词对,如果是词对,则目标标签为1,否则为0。 即通过深度优先搜索或广度优先搜索遍历所有可能的翻译输出,并从中找到整个句子条件概率最大的翻译结果。这种方案听上去很稳妥,实际上会因为计算量过大难以实施。

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    斯坦福深度学习最新视频发布,主讲!

    就在 3 月 21 日,由开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。视频摄制于 2018 年秋季,时隔半年,线上课程终于上线并公开! 再一次,我们终于又目睹了 AI 界的大 IP:大佬的风采! 本公开课视频(Andrew Ng)和 Kian Katanforoosh 共同讲解。总共包含了 5 节课。 以上这些新公开的教学视频是源自斯坦福的深度学习课程 CS230 的。对应 CS230,石头君之前发文介绍过。如今,这门课有了不少更新和新的资源,除了上面的视频之外,还有一些整理出来,希望对大家有用! CS230 涉及到深度学习的基础知识、神经网络构建,以及如何完成一个成功的机器学习项目。 希望学生明智地选择一个符合自己兴趣的项目,同时又是既有动力又有技术挑战性的。 项目类型主要分为三个类型: 应用程序项目。

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    学习笔记 | 之神经网络和深度学习

    深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络,有时候规模很大。 也许通过深度学习获利最大的就是在线广告,给网站输入广告信息,网站会考虑是否给你看这个广告,有时还需要输入一些用户信息。 for循环 当你应用深度学习算法,你会发现在代码中显示的使用for循环会使算法的效率很低,同时在深度学习领域,会有越来越大的数据集,所以能够应用你的算法完全不显示for循环的话是很有用的,可以帮你处理更大的数据集 向量化效果截图 当你正在实现深度学习算法,使用向量化技术真的可以更快得到结果,向量化之后,运行速度会大幅提升,你可能听说过,可扩展深度学习实现是在GPU上做的,GPU也叫图像处理单元(graphics 第二章作业笔记: 1.4标准化行 另一个在深度学习和机器学习的技巧是标准化数据,因为梯度下降收敛的更快在标准化之后,这使得有更好的性能。 ?

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    神经网络和深度学习——深度学习课程笔记(一)

    2,为什么深度学习会兴起? 当数据规模增长到非常大时,深度神经网络的表现通常会远远超过传统的机器学习算法。 深度学习的兴起可以归功于数据规模,计算性能,以及计算算法的进步。 ? ? 机器学习中的目标函数通常由损失函数和正则化项组成。 对于多样本的情况,逻辑回归的交叉熵损失函数是关于w和b参数的凸函数,即至多仅有一个极值点,这一优良性质使得它能够很好地被用于w和b的学习。 ? 3,参数和超参数 参数是机器学习模型通过对数据学习获得优化的参数。而超参数是我们设计算法时,需要人工指定的参数。通常可以使用交叉验证的方法来有优化机器学习算法的超参数,俗称调参。 超参数包括学习率alpha,神经网络的层数L,各层的节点个数,正反向传播循环的次数,激活函数的形式,以及最优化算法的选取等。 ?

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    这份深度学习课程笔记获点赞

    来源:机器之心 通过本文用优美的信息图为大家解读深度学习课程的知识与亮点~ 在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点 信息图下载地址:https://pan.baidu.com/s/1DtYg3TyplXQOVZ-YmplJaw 深度学习基础 1. 深度学习基本概念 ? 如上所示,经典机器学习深度学习模型所需要的样本数有非常大的差别,深度学习的样本数是经典 ML 的成千上万倍。 计算机视觉任务涉及的数据体量是特别大的,一张图像就有上千个数据点,更别提高分辨率图像和视频了。这时用全连接网络的话,参数数量太大,因而改用卷积神经网络(CNN),参数数量可以极大地减小。 以上是所有关于深度学习专项课程的信息图,由于它们包含的信息较多,我们只介绍了一部分,还有很多内容只是简单的一笔带过。所以各位读者最好可以下载该信息图,并在后面的学习过程中慢慢理解与优化。

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    深度学习下一大突破】对话 Hinton、Bengio、Goodfellow(视频

    【新智元导读】深度学习系列课程 Deeplearning.ai 上线,专设对话部分,用视频的形式将他对 7 位深度学习领袖的采访呈现出来,分别是 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 全部视频地址:http://v.qq.com/u/videos/#cover_edit/6f6000801v5zdtf Geoffery Hinton:少看论文,绝对不要停止编程 :作为深度学习的前沿研究者 正是由于计算机变的越来越快,深度学习变得易于使用了。 :在过去几十年里,你发明了神经网络和深度学习的许多方法,在您发明的所有东西中,哪个是您现在仍然觉得是最令人兴奋的? :是的,我想研究深度学习的许多人都这样相信,包括我也是,都对无监督学习感到兴奋,只是现在没有人知道如何可以做得更好。 (Hinton 接着讲了无监督学习中有前途的一些idea) :您对想进入深度学习领域的新人有什么建议?

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    机器学习笔记-4

    机器学习系统设计思路,向量机,聚类 机器学习系统设计 确定优先级 如何设计一个垃圾邮件分类器算法? 基于邮件的路由信息开发一系列复杂的特征 基于邮件的正文信息开发一系列复杂的特征,包括考虑截词的处理 为探测刻意的拼写错误(例如: 把 watch 写成 w4tch)开发复杂的算法 误差分析 构建一个学习算法的推荐方法为 : 从一个简单的能快速实现的算法开始,实现该算法并用交叉验证集数据测试这个算法 绘制学习曲线,决定是增加更多数据,或者添加更多特征,还是其他选择 进行误差分析:人工检查交叉验证集中我们算法中产生预测误差的实例 选择阈值的一种方法是是计算 F1 值(F1 Score),其计算公式为: image.png 机器学习数据 关于机器学习数据与特征值的选取比较有效的检测方法: 一个人类专家看到了特征值 x,能很有信心的预测出 我们实际上能得到一组庞大的训练集,并且在这个训练集中训练一个有很多参数的学习算法吗? 向量机 支持向量机 简称 SVM,在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰,更加强大的方式。

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