一张图片胜过千言万语，甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是，no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快，人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字，更喜欢具有视觉冲击性的内容，比如，图片，视频等，因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光，比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等，看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么，因此，这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而，让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战，且已持续一段时间了。自2012年以来，深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法，如直方梯度图（HOG）。导致这种转变的主要原因之一是，深度学习在足够大的数据集上训练时，能够自动地提取有意义的特征表示。
很多的产品是基于我们的感知来吸引我们的。比如在浏览服装网站上的服装，寻找 Airbnb 上的假期租房，或者领养宠物时，物品的颜值往往是我们做决定的重要因素。想要预测我们喜欢什么样的东西，看看我们对于事物的感知方法大概就能知道了，因此，这也是一个非常有价值的考量。
1、如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。
导入依赖包，这个两个分别是加载数据的工具函数和数据集，这个两个程序可以在这里下载。这个工具函数中使用到sklearn包，使用之前还要使用pip安装该函数。
接下来将从零开始实现线性回归整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作，但从零开始实现可以确保你真正知道自己在做什么。同时，了解更细致的工作原理将方便我们自定义模型、自定义层或自定义损失函数。 在这一节中，我们将只使用张量和自动求导。
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。
本系列为 斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
Author : Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik
涉及问题： 1.每个图如何卷积： （1）一个图如何变成几个？ （2）卷积核如何选择？ 2.节点之间如何连接？ 3.S2-C3如何进行分配？ 4.16-120全连接如何连接？ 5.最后output输出什么形式？ ①各个层解释： 我们先要明确一点：每个层有多个Feature Map，每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个Feature Map有多个神经元。 C1层是一个卷积层（为什么是卷积？卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低
广泛使用的文本分类数据集：46个不同的主题，即输出有46个类别。某些样本的主题更多，但是训练集中的每个主题至少有10个样本
多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。
以下技巧旨在让您更轻松。这不是必须做的清单，但应该被视为一种参考。您了解手头的任务，因此可以从以下技术中进行最佳选择。它们涵盖了广泛的领域：从数据增强到选择超参数；涉及到很多话题。使用此选择作为未来研究的起点。
深度学习的模型方法及应用 上一次我发了关于深度学习基本理论与方法的文章，大家反响还不错，今天继续 上次的知识，对深度学习再做一些基础性的理论介绍，希望大家多多指教。 深度学习的具体模型及方法 1、自动编码器（AutoEncoder ） 2、稀疏自动编码器(Sparse AutoEncoder) 3、限制波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine） 4、深信度网络（Deep Belief Networks） 5、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNet lsvprc -2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top-1名的错误率为37.5%，top-5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之后是最大汇聚层，最后是1000路softmax。为了使训练更快，我们使用了非饱和神经元和一个非常高效的GPU实现卷积运算。为了减少全连通层的过拟合，我们采用了最近开发的正则化方法“dropout”，该方法被证明是非常有效的。在ILSVRC-2012比赛中，我们也加入了该模型的一个变体，并获得了15.3%的前5名测试错误率，而第二名获得了26.2%的错误率。
AI 科技评论按，在一个搜索已经无处不在的世界里，我们大多数人都有过对搜索结果不满意的体验。如果你的初始查询不返回你想要的结果，你会怎么办？当然，你可以浏览当前的前 1 亿个查询的列表，假设你只需要一秒钟就可以阅读一个查询，这一过程将花费你三年的时间。
分类是一项需要使用机器学习算法去学习如何根据问题域为示例分配类标签的任务。一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
这一节不牵扯深度学习框架，仅使用Tensor和autograd库来训练线性回归模型。
基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。这在很多领域都有现实的应用场景，如新闻网站的新闻自动分类，垃圾邮件检测，非法信息过滤等。本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类，进而检测其是否为垃圾消息，基本步骤是：首先将文本句子转化成单词数组，进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量，最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本
之前介绍过一个单分类的问题。当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。
假设你是某影视网站序员中的一员。你们网站的用户热衷于观看《延禧攻略》《如懿传》这类古装宫廷剧，而你们平台有机会花1000万买下《扶摇》的版权。
原文链接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec)
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解，并深入了解其细节。具体来说，我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务，但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反，目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
引言 对于分类问题而言，一个常用的增加训练样本的方法是将训练样本随机移动一个小的位移，或者，等价的，在图像中随机取一些大的图像块。然后以这些图像块为输入训练分类模型。在测试阶段，可以采用滑窗的方法对每一个图像块进行分类，然后组合这些分类结果，得到一个置信度更高的类别标签。这种技巧被广泛运用于机器学习算法中，例如：瑞士一个研究组的文章：Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification. CVPR2012. 对于检测和定位问题，最自然（也是
在做Kaggle项目的时候，碰到的问题，通常拿到一个比赛项目，将特征分为数字型特征和文字性特征，分别进行处理，而对于文字型特征如何处理，这时就需要用LabelEncoder（标签编码）和One—Hot（独热编码）将其转换为相应的数字型特征，再进行相应的处理。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征
全部内容来源于《Python深度学习》，以练习为主，理论知识较少，掺杂有一些个人的理解，虽然不算很准确，但是胜在简单易懂，这本书是目前看到最适合没有深度学习经验的同学们入门的书籍了，不妨试试，该书作者：Francois Chollet，即Keras之父，该书译者：张亮；
构建神经网络将路透社新闻分类，一共有46个类别。因为有多个类别，属于多分类问题，而每条数据只属于一个类别，所以是单标签多分类问题；如果每条数据可以被分到多个类别中，那问题则属于多标签多分类问题。 完整代码 欢迎Fork、Star
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。第二
在前面章节中，我们引入不少算法和数据结构用以支持围棋机器人实现。由于围棋的步骤组合太多，几乎没有确定性的算法能在合理的时间内给出好的走法。从本节开始，我们将像AlphGo那样引入深度学习技术，通过训练神经网络的方式打造出一个强大的围棋机器人，使得这个机器人的围棋技能能够超越人类智慧之上。
原文：Medium 作者：Shiyu Mou 来源：机器人圈 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文为你介绍图像分类的5种技术，总结并归纳算法、实现方式，并进行实验验证。 图像分类问题就是从固定的一组分类中，给输入图像分配标签的任务。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它看似简单，却在实际生活中有着各种各样的应用。 传统方式：功能描述和检测。 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的，但实际情况却要复杂得多。 因此，我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例，然后开发学习算法来查看这些示例
我们定义了一些测试数据，方便验证函数的有效性；同时对于大多数初学者来说，明白函数的输入是什么，输出是什么，才能更好的理解特征函数和使用特征：
真味是淡至如常。 KNN图像分类 链接 摘自大佬的笔记，拿来细细品味,别是一番滋味。 import numpy as np import os import pickle import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage def distance(X_test, X_train): """ 输入: X_test -- 由nu
机器学习，一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法，让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点，并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系，进而自动化地做出相应反应的过程。这个反应可能是做出相应的标记或判断，也可能是输出一段内容——图片、程序代码、文本、声音，而机器自己学到的内容我们可以描述为一个函数、一段程序、一组策略等相对复杂的关系描述。
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。
当我们听到卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNNs）时，往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献，也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术，从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用。 最近我们开始在自然语言处理（Natural Language Processing）领域应用CNNs，并取得了一些引人注目的成果。我将在本文中归纳什么是CNNs，怎样将它们应用于NLP。CNNs背后的直觉知识在计算机视觉的用例里更容易被理解，因此我就先
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
MATLAB作为高性能、交互式的科学计算工具，具有非常友好的图形界面，这使得MATLAB的应用非常广泛；同时MATLAB也提供了强大的绘图功能，这使得用户可以通过对MATLAB内置绘图函数的简单调用，便可迅速绘制出具有专业水平的图形。在利用Simulink进行动态系统仿真时，图形输出可以使设计者快速地对系统性能进行定性分析，故可大大缩短系统开发时间。
六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning）
其中，bx、by表示汽车中点，bh、bw分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为(0,0)，以右下角为(1,1)，这些数字均为位置或长度所在图片的比例大小。
1. Relation Classification via Recurrent Neural Network（Zhang 2015）
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的，长久以来，Keras首早先开始支持Tensorflow，然后完全成为其中的一部分。然而，我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运，而是它的功能。
在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。
前文（【科普】联邦知识蒸馏概述与思考）提到知识蒸馏是一种模型压缩方法，通过利用复杂模型（Teacher Model）强大的表征学习能力帮助简单模型（Student Model）进行训练，主要分为两个步骤：
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