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卷积神经网络

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机器学习之卷积神经网络(三)

假设,有一张大小为32×32×3的输入图片,这是一张RGB模式的图片,你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字,比如7,你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个,我们构建一个神经网络来实现这个功能。

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机器学习之卷积神经网络(二)

今天继续分享卷积神经网络,常常用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程,有时它指的是特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢?我们先来看一些直观的基础知识。 让我们从一个房价预测的例子开始讲起。

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机器学习之卷积神经网络(一)

对于计算机视觉应用来说,你肯定不想它只处理小图片,你希望它同时也要能处理大图。为此,你需要进行卷积计算,它是卷积神经网络中非常重要的一块。

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卷积神经网络学习

卷积神经网络可以算是深度神经网络中很流行的网络了。本文从基础入手,介绍了卷积网络的基本原理以及相关的其它技术,并利用卷积网络做了一个简单项目作为示例参考。

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一文入门卷积神经网络:CNN通俗解析

CNN基础知识介绍及TensorFlow具体实现,对于初学者或者求职者而言是一份不可多得的资料。

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Dropout大杀器已过时?视网络模型而定!

本文主要分析卷积神经网络中的dropout技术与batch normalization技术,通过实验对比验证,dropout技术已经不再适合比较新的卷积神经网络模型,并给出了具体的使用经验。

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卷积神经网络概述及python实现

本文概括地介绍CNN的基本原理 ,并通过阿拉伯字母分类例子具体介绍其实现过程,理论与实践的结合体。

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云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践

本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的性能调优给出了一些建议。

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【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

《战狼2》中吴京的那句“那他妈是以前!”令人热血沸腾。在以前,全连接网络的扩展性很差,原因就在于它难以承受参数太多之痛。但当卷积神经网络兴起后,我们也可以说一句,“那他妈是以前!”因为现在我们有了“局部连接”和“权值共享”。来,看看它们是如何工作的吧?

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【深度学习之美】全面连接困何处,卷积网络见解深(入门系列之九)

低级动物的眼睛多长在两侧,这样视野广阔,便于避险。而人类的双眼只长在一面,视野有死角,安全难保障,可为什么只有人类“高级”起来,进化成为这个地球的主宰呢?进一步地,是广而肤浅好呢,还是深而专注佳呢?再进一步,这和卷积神经网络又有啥关系?进来瞅瞅呗,历史会告诉你答案。

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使用拓扑数据分析理解卷积神经网络模型的工作过程

神经网络功能强大,但内部复杂且不透明,被称为黑匣子工具。使用拓扑数据分析以紧凑且可理解的方式描述卷积神经网络的功能和学习过程。

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老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)

照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可惜。技术的发展会解决一些现有的难题,深度学习恰好能够解决这个问题。

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想将算法进一步开发吗?手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用

想将算法进一步开发应用产品吗?本文手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用,算是抛砖引玉了。感兴趣的读者可以将自己的算法开发成其他类型的应用产品,说不定下一个人工智能创业公司Boss就是你哦!

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全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间和内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢?卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢?卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢?卷积神经网络这个术语又是从哪里而来?这些问题在本文中一一为大家解答。

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不懂得如何优化CNN图像分类模型?这有一份综合设计指南请供查阅

本文是一篇关于使用CNN完成图像分类的综合设计指南,涵盖了一些模型设计、模型优化以及数据处理经验,是一份适合图像分类方向研究者参考的综合设计指南。

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结构虽简单,但性能强悍——3个小型卷积神经网络简介

本文介绍了三种小型结构的卷积神经网络,在稍微降低性能的前提下,大大降低了计算复杂度。此外,无需使用高性能计算机即可进行仿真运行,适合初学者仿真体验。

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Top 100论文导读(一):纯干货!深度神经网络中的理解,泛化以及迁移学习

作者从目前热门的top 100 优秀深度学习论文中选取第一组论文为大家进行纯干货总结,该组包含6篇论文,主要讲解使用可视化技术分析深度神经网络DNNs(大多是卷积神经网络CNNs)学习的东西,泛化性以及迁移学习。

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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)

现有的Caffe、TensorFlow等工具箱已经很好地实现CNN模型,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,本文教大家如何仅使用NumPy来构建卷积神经网络(Convolutional Neural Network , CNN)模型,具体实现了卷积层、ReLU激活函数层以及最大池化层(max pooling),代码简单,讲解详细。

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YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

TensorFlow 目前是最为常用的深度学习框架。然而从头编写整个机器学习流程却是一件繁琐的工作。虽然上有 Keras 帮助减轻代码量,但这次 TensorFlow 自己提供了高阶 API estimators。

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GPU云服务器深度学习性能模型初探

摘要:本文根据实测数据,初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型,可帮助科学选择GPU实例的规格。

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