本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个 ...
通常机器学习,目的是,找到一个函数,针对任何输入:语音,图片,文字,都能够自动输出正确的结果。 而我们可以弄一个函数集合,这个集合针对同一个猫的图片的输入,可能有多种输出,比如猫,狗,猴子等,而我们通过提供大量的training data给这个函数集合,对集合里的各种函数组合的输出进行比对,最后选出一个能输出最佳结果 结果是猫 的组合,那么因为这个组合已经很能够很准确的识别猫,所以这个组合就能用 ...
2017-02-06 14:14 0 2018 推荐指数:
本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注。 前言 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳。 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个 ...
CMP是在原始的框架上加入一个卷积层,GAP和softmax层,生成的网络。 1. Classification:分类效果上可能会稍有下降,可以通过增加卷积层,就可以使分类准确度和原来差不多了 2 ...
求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6] ...
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682 过去的一段时间在深度强化学习领域投入了不少精力,工作中也在应用DRL解决业务问题。子曰:温故而知新,在进一步深入研究和应用DRL前,阶段性的整理下相关知识点。本文集中在DRL的model-free方法 ...
使用深度学习的超分辨率介绍 关于使用深度学习进行超分辨率的各种组件,损失函数和度量的详细讨论。 介绍 超分辨率是从给定的低分辨率(LR)图像恢复高分辨率(HR)图像的过程。由于较小的空间分辨率(即尺寸)或由于退化的结果(例如模糊),图像可能具有“较低分辨率”。我们可以通过以下 ...
Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之常用模型(四、五、六、七) 转自: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep ...
9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更 ...
了自然语言处理(NLP)和深度学习技术。但是很多时候对AI的夸大宣传,让人民很难分清事实和美好的想象。 ...