CNN 不是只使用密集连接的层，而是使用 卷积层 (卷积编码器) 。这些网络用于图像分类、目标检测、视频动作识别以及任何在结构上具有一定空间不变性的数据 (如语音音频)。...Encoder-Decoder 架构 前 3 节中介绍的 FFNN、CNN 和 RNN 都只是分别使用密集编码器、卷积编码器或循环编码器进行预测的网络。...请注意，编码器和解码器可以彼此非常不同。例如， image captioning 网络可能有卷积编码器 (用于图像输入) 和循环解码器 (用于自然语言输出)。...自动编码器 (Autoencoder) 自动编码器 (Autoencoder) 是一种采用 encoder-decoder 架构 的更简单的 “ 无监督学习 ” 形式，并学习生成输入数据的精确副本。...TensorFlow 教程 ：在这个 TensorFlow Keras 教程中，你可以探索自动编码器对 (1) 输入数据去噪和 (2) 在 MNIST 数据集进行嵌入的能力。
在这种设置中，计算机视觉和计算机图形学相辅相成，形成了一个类似于自动编码器的机器学习系统，能够以一种自监督的方式进行训练。 ?...在下面的Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向所有方向反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面反射。 准确地预测材料属性是许多视觉任务的基础。...几何——3D卷积和池化 近年来，从智能手机的深度传感器到自动驾驶汽车激光雷达，以点云或网格的形式输出3D数据的传感器越来越常用。
在这个设置中，计算机视觉和计算机图形学携手并进，形成了一个类似于自动编码器的单一机器学习系统，可以以一种自我监督的方式进行训练。 ?...在这个Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络既训练预测观察对象的旋转，也训练其平移。这项任务是许多应用程序的核心，包括专注于与环境交互的机器人。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向四面八方反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面。在这个交互式Colab笔记本中，您将学习如何使用Tensorflow 生成以下呈现。...几何-三维卷积和池化 近年来，以点云或网格的形式输出三维数据的传感器正成为我们日常生活的一部分，从智能手机深度传感器到自动驾驶汽车lidars。...TensorFlow Graphics带有两个3D卷积层和一个3D池化层，例如，允许网络训练对网格执行语义部分分类，如下图所示，并在这个Colab笔记本中演示。 ?
使用TensorFlow Eager API构建一个简单的神经网络（如多层感知器）来对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络(包含notebook和py源代码)。...无监督 自动编码器(包含notebook和py源代码)。构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。 变分自动编码器（(包含notebook和py源代码)。...构建变分自动编码器（VAE），对噪声进行编码和生成图像。 GAN（Generative Adversarial Networks）(包含notebook和py源代码)。...在多GPU上训练神经网络(包含notebook和py源代码)。一个清晰简单的TensorFlow实现，用于在多个GPU上训练卷积神经网络。 数据集 一些示例需要MNIST数据集进行训练和测试。...1.4:使用图像增强来训练小数据集 1.5:使用预先训练的卷积网络模型 1.6:卷积网络模型学习到什么的可视化 1.7:构建自动编码器（Autoencoder） 1.8:序列到序列（Seq-to-Seq
在该设置中，计算机视觉和计算机图形学携手合作，形成了一个类似自编码器的机器学习系统，该系统能够以自监督的方式进行训练。 ?...以下 Colab 示例展示了如何在神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练用于预测观测物体的旋转和平移。...想了解摄像头模型的详情，以及如何在 TensorFlow 中使用它们的具体示例，可以查看： https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/graphics...例如，一些材质（如石膏）在各个方向对光进行反射，而镜面等材质会对光进行镜面反射。...几何——3D 卷积和池化 近年来，以点云或网格形式输出三维数据的传感器逐渐成为我们日常生活的一部分，包括智能手机深度传感器、自动驾驶汽车雷达等等。
教程 | 深度学习：自动编码器基础和类型 入门 | 请注意，我们要谈谈神经网络的注意机制和使用方法 教程 | 经典必读：门控循环单元（GRU）的基本概念与原理 入门 | 迁移学习在图像分类中的简单应用策略...如何构建skip-gram模型来训练和可视化词向量 教程 | 利用TensorFlow和神经网络来处理文本分类问题 5....从环境设置到内存分析（一） 资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架 教程 | 手把手教你可视化交叉验证代码，提高模型预测能力 教程 | 如何使用Kubernetes GPU集群自动训练和加速深度学习...教程 | 只需15分钟，使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook 入门 | 完全云端运行：使用谷歌CoLaboratory训练神经网络 边缘设备 教程 | BerryNet：如何在树莓派上实现深度学习智能网关...教程 | 如何使用谷歌Mobile Vision API 开发手机应用 开源 | 深度安卓恶意软件检测系统：用卷积神经网络保护你的手机 专栏 | 手机端运行卷积神经网络实践：基于TensorFlow和
★★ TensorFlow：在 CIFAR-10 数据集上进行图像识别的卷积神经网络 ★★ 在 TensorFlow 中使用一个卷积神经网络进行文本分类 ★★ 深度学习在 TensorFlow 中的实施...★ 在 Lasagne 中采用 LSTM 网络进行自动音译 ★ Tensorflow：用于自然语言建模的循环神经网络 ★★ Tensorflow 中的循环神经网络 ★★ 理解并实现 Deepmind...可用它进行降维、预训练其他神经网络及数据生成等。以下资源还包括自编码器与图形模型的有趣混合体，称为变分自编码器（variational autoencoders），不过其数学基础是下一节的内容。...Theano：去噪自编码器 ★★ 使用堆栈式自编码器（stacked autoencoders）深入研究 Tensorflow ★★ Tensorflow 中的变分自编码器 ★★ 在 ImageNet...上使用 Torch 7 训练自编码器 ★★ 在 Keras 中构建自编码器 ★ 概率图模型（Probabilistic graphical models/PGMs） 概率图模型（PGM）在统计学与机器学习的交叉领域形成一个独立的分支
简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet 十二、分布式...和 Keras 中的 CNN 十、TensorFlow 和 Keras 中的自编码器 十一、TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型 十二、迁移学习和预训练模型 十三、深度强化学习 十四、生成对抗网络...零、前言 一、机器学习基础 二、深度学习基础 三、了解深度学习架构 四、迁移学习基础 五、释放迁移学习的力量 六、图像识别与分类 七、文本文件分类 八、音频事件识别与分类 九、DeepDream 十、自动图像字幕生成器...四、使用深度学习解决二分类问题 五、使用 Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练...VGG，Inception，ResNet 和 MobileNets 六、自编码器，变分自编码器和生成对抗网络 七、迁移学习 八、机器学习最佳实践和故障排除 九、大规模训练 十、参考文献 下载 PYPI
训练完网络后，训练好的模型就可以合成相似的数据，并添加或减去某些目标特征。例如，您可以在加了噪声的图像上训练自动编码器，然后使用经过训练的模型从图像中去除噪声。...三、自动编码器的类型 1、卷积自动编码器 卷积自动编码器是通用的特征提取器。...卷积自编码器是采用卷积层代替全连接层，原理和自编码器一样，对输入的象征进行降采样以提供较小维度潜在表示，并强制自编码器学习象征的压缩版本。...2、去噪自动编码器 这种类型的自动编码器适用于部分损坏的输入，并训练以恢复原始未失真的图像。如上所述，这种方法是限制网络简单复制输入的有效方法。...3、收缩自动编码器 收缩自动编码器的目标是降低表示对训练输入数据的敏感性。 为了实现这一点，在自动编码器试图最小化的损失函数中添加一个正则化项或惩罚项。
TF 3D 库基于 TensorFlow 2 和 Keras 构建，使得更易于构建、训练和部署 3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测模型。目前，TF 3D 库已经开源。 ?...稀疏卷积模型是大多数户外自动驾驶（如 Waymo 和 NuScenes）和室内基准（如 ScanNet）中使用的 SOTA 方法的核心。...在结构上，U-Net 网络包含三个模块：编码器、瓶颈层和解码器，它们均是由大量具有潜在池化或非池化操作的稀疏卷积块组成的。 下图为 3D 稀疏体素 U-Net 架构： ?...用户可以通过改变编码器或解码器层数和每个层的卷积数，以及调整卷积滤波器大小来配置 U-Net 网络，从而探索不同骨干网络配置下各种速度或准确率的权衡。...由于 Huer 函数根据 box 大小、中心和旋转矩阵来估计 box 角并且它是可微的，因此该函数将自动传回这些预测的目标特性。
3D稀疏卷积网络，在Waymo Open数据集上的实验表明，这种实现比预先设计好的TensorFlow操作提速「20倍」。...TF 3D包含用于最先进的3D语义分割、3D目标检测和3D实例分割的培训和评估任务，还支持分布式训练。 另外，TF 3D还支持其他潜在的应用，如三维物体形状预测、点云配准和点云增密。...稀疏卷积模型是大多数户外自动驾驶(如Waymo，NuScenes)和室内基准测试(如 ScanNet)中应用的sota方法的关键。 ?...U-Net网络由编码器、瓶颈和解码器三个模块组成，每个模块都由许多稀疏卷积块组成，并可能进行池化或非池化操作。 ? 一个3D稀疏体素U-Net架构。...用户可以通过改变编码器/解码器层数和每层卷积的数量来配置U-Net网络，并通过修改卷积滤波器的尺寸，从而能够通过不同的网络配置来权衡的速度和精度。
/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-basic.ipynb 还有卷积自编码器。...比如这个反卷积（转置卷积）卷积自编码器： TensorFlow版Jupyter Notebook https://github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master.../deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-deconv-nopool.ipynb 有最近邻插值的卷积自编码器： TensorFlow...github.com/rasbt/deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor.ipynb 在CelebA上训练过的有最近邻插值的卷积自编码器...deeplearning-models/blob/master/pytorch_ipynb/autoencoder/ae-conv-nneighbor-celeba.ipynb 在谷歌涂鸦数据集Quickdraw上训练过的有最近邻插值的卷积自编码器
第5、6章涵盖了使用简单神经网络（如反向传播）学习过程的所有基础知识，重点是讲如何在Pytorch 中的动手写代码。 第 2 部分讲的是面向现实问题的模型，包括从 3D 图像数据中检测癌症和肺结节等。...作者对生成对抗网络 (GAN) 、变分自动编码器 (VAE) 以及对潜在空间的解释和观点很有意思。...在讨论了设计阶段之后，读者将熟悉如何编写可维护的深度学习代码（如 OOP、单元测试和调试）的最佳实践。第 5 章是关于构建高效的数据管道，第 6 章涉及云中的模型训练以及各种分布式训练技术。...此外本书还展示了多样化的深度学习技术，如正则化、优化算法、卷积网络、序列建模。涉及到的应用方向包括在线推荐系统、生物信息学和视频游戏等。...最后，本书中还讲了不少有见地的理论观点，如线性因子模型、自动编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、分区函数、近似推理和深度生成模型等。
TensorFlow的普及是由于创建计算图，自动区分和可定制性的方法。 由于这些功能，TensorFlow是一款功能强大且适应性强的工具，可用于解决许多不同的机器学习问题。 ...第2章，“TensorFlow方法”建立了如何通过多种方式将第1章中的所有算法组件连接到计算图中，以创建简单的分类器。 一路上，我们涵盖了计算图，损失函数，反向传播和数据训练。...第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...卷积神经网络。 第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。...第10章，采用TensorFlow进行生产，提供了将TensorFlow移植到生产环境以及如何利用多台处理设备（如GPU）和设置分布在多台机器上的TensorFlow的提示和示例。
除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外，你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践（如层、估计器、数据集等）。.../autoencoder.py 构建一个自编码器对图像进行编码，使之降维，然后重建该图像。.../multigpu_cnn.py 一个清晰简单的 TensorFlow 实现，在多个 GPU 上训练卷积神经网络。...数据集 一些示例要求使用 MNIST 数据集进行训练和测试。不要担心，示例运行时，该数据集可以自动下载。...构建和训练一个深度神经网络分类器。
随着我们的不断开发，该框架扩展了通用的神经网络操作，现在可以用来训练标准人工神经网络（ANNs）和卷积神经网络（CNNs）[7] 等不同种类。...RBM 支持大范围的可见和隐藏单元类型，如二值函数，高斯函数和整流线性单元（ReLU）[17]。同时也按照 [6] 的模型整合对 CRBM 的支持，同时第二版整合最大池化层为池化层。...并支持自动编码器 [23] 和卷积自动编码器 [24]。他们可以接受有噪声的输入数据来训练以增强泛化性能，这种技术被称为去噪自动编码器 [25]。 DLL 库遵从 MIT 开源许可条款，免费使用。...Tensorflow 1.3.1 可通过源码安装并支持 CUDA，CUDNN 和 MKL。 3）Keras [32]：一个高级机器学习库，为 Tensorflow 或 Theano 提供前端接口。...DLL 支持前馈神经网络，如全连接的人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）。它还对受限玻尔兹曼机器（RBM）和卷积 RBM 提供非常全面的支持。
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