在今天博客的最后,你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
选自data science central 机器之心编译 参与:蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能,包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano,作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端,而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型,机器之心不仅对该试验进行了介绍,同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。 如果我们对 Keras 在数据科学和深
二维卷积网络是通过将卷积核在二维矩阵中,分别从width和height两个方向进行滑动窗口操作,且对应位置进行相乘求和。而图像则正是拥有二维特征像素图,所以图像应用卷积网络是二维卷积网络。
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTMs准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTMs LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:如何用Keras开发CNN-LSTM LSTM 07:如何用Keras开发 Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
卷积神经网络(CNN)起源于人们对大脑视神经的研究,自从1980年代,CNN就被用于图像识别了。最近几年,得益于算力提高、训练数据大增,以及第11章中介绍过的训练深度网络的技巧,CNN在一些非常复杂的视觉任务上取得了超出人类表现的进步。CNN支撑了图片搜索、无人驾驶汽车、自动视频分类,等等。另外,CNN也不再限于视觉,比如:语音识别和自然语言处理,但这一章只介绍视觉应用。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面,进行理解,然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
keras中的主要数据结构是model(模型),它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图,我们可以构建出复杂的神经网络。
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
AI研习社按:在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中,Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此,在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就,在 NLP 领域也是可以的。将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似 n-gram 的关键信息),从而能够更好地捕捉局部相关性。
人工智能(AI)不再仅限于研究论文和学术界。业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是,“我们是否相信AI模型做出的决策?”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策?”。解释机器学习或深度学习模型一直是整个数据科学生命周期中经常被忽视的任务,因为数据科学家或机器学习工程师会更多地参与实际推动生产或建立和运行模型。
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
卷积操作就是卷积核(kernal)跟输入数据每个值相乘再加起来得到的一个值作为输出
在下篇文章中,我还会演示如何将训练好的Keras模型,通过几行代码将其部署到智能手机上。
我们将训练一个手写数字识别分类器,其在著名的MNIST数据集上将具有超过99%的准确率。
最近我们被客户要求撰写关于CNN(卷积神经网络)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?[1秒]答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算能力的显著提高。我们现在可以事半功倍。顾名思义,神经网络的概念是受我们自己大脑神经元网络的启发。神经元是非常长的细胞,每个细胞都有称为树突的突起,分别从周围的神经元接收和传播电化学信号。结果,我们的脑细胞形成了灵活强大的通信网络,这种类似于装配线的分配过程支持复杂的认知能力,例如音乐播放和绘画。
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,
近年来,计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度,在生活中也有很多的应用。在这篇文章中,我将描述它的工作原理、一些实际应用,以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据,那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性(Permutation Invariance)? 如果一个函数的输出
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
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
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。
来源:Charlotte数据挖掘、深度学习爱好者本文约11000字,建议阅读15+分钟本文详细对比了各种超参数对CNN模型性能的影响。 针对CNN优化的总结 Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet 使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。 用类似1*1的网络结构预训练RGB数据,能得到更好的效果。 使用线性学习率衰退策略。 使用平均和最大池化层的和。 使用大约 128(0.005) 到 2
算法该如何分辨这只狗可能属于哪个品种?当然小伙伴们可以训练自己的卷积神经网络来对这张图片进行分类,但是通常情况下我们既没有GPU的计算能力,也没有时间去训练自己的神经网络。但是,全世界的各个研究团队(例如牛津,谷歌,微软)都拥有足够的计算能力,时间和金钱,而且以前可能已经解决过一些类似的问题。我们该如何利用他们已经完成的工作呢?现在来让我们了解一个重要的概念——转移学习。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。
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
使用没有 batchnorm 的 ELU 非线性或者有 batchnorm 的 ReLU。
类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像,并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。
每个对机器学习感兴趣的机器学习工程师/软件开发人员/学生都在卷积神经网络(也称为CNN)上工作。我们有一个一般理论,即如何训练网络对图像进行分类。但是,刚接触机器学习/神经网络的人们并不了解CNN如何精确地学习参数。
欢迎光临我的博客:https://gaussic.github.io/2017/03/03/imdb-sentiment-classification/
深度学习已经在各种领域取得了巨大成功,而卷积神经网络(CNN)作为其中的重要一员,在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用,旨在为读者提供对CNN的深刻理解。
王小新 编译自 TowardsDataScience 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 以前,从照片里抠出人像去掉背景,是要到处求PS大神帮忙的。大神时间有限,抠图这种消耗大量时间又不炫技的事,
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