对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个 ...
对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了。将一张图像看做是一个个 ...
“深度学习能够自动提取特征” 很迷茫。但是如果你是从 CNN 开始了解深度学习的,你就会很自然地理解 ...
来源: http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5078746.html?utm_source=tuicool&utm_medium= ...
目录 三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型 ...
本文不涉及MFCC的理论,所以读此文前请对MFCC以及相关语音信号处理有初步认识。本文重点在于代码实现的分析。 先对MFCC有个初步认识。 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。提取MFCC特征的过程包括 ...
1.推荐/引用 博客 SIFT算法研究:http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350 SIFT特征提取算法总结:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14 ...
CNN特征提取结果可视化——hooks简单应用在神经网络搭建时可能出现各式各样的错误,使用hook而非print或者简单的断点调试有助于你更清晰的意识到错误所在。 hook的使用场景多种多样,本文将使用hooks来简单可视化卷积神经网络的特征提取。用到的神经网络框架为Pytorch ...
上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始 ...