机器学习（ML）十之CNN
CNN-二维卷积层 卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积 ...
原文：机器学习（ML）十一之CNN各种模型
深度卷积神经网络 AlexNet 在LeNet提出后的将近 年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然 世纪 年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道 多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面，当 ...
2020-02-16 17:35 0 804 推荐指数：
相关推荐
Spark ML机器学习
Spark提供了常用机器学习算法的实现， 封装于spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基于RDD的机器学习库， spark.ml是基于DataFrame的机器学习库. 相对于RDD， DataFrame拥有更丰富的操作API, 可以进行更灵活的操作. 目前 ...
机器学习框架ML.NET学习笔记【8】目标检测（采用YOLO2模型）
一、概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用，原始代码来源于：https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片，对图片中的目标进行识别，输出结果在图片中通过红色框线标记出来。如下： YOLO简介 ...
机器学习（ML）十四之凸优化
优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化 ...
在 Blazor WebAssembly 静态网站中部署ML.NET机器学习模型
介绍 目前世面上有许多方法来部署机器学习模型。最常见的方法是通过 API 或 serverless functions 将模型公开为 Web 服务。将模型部署为 Web 服务时，其中一个注意事项是延迟和性能。使用模型基于 HTTP 进行预测的过程包括接受用户输入、从文件中加载模型的序列化版本 ...
ML 03、机器学习的三要素
机器学习算法原理、实现与实践——机器学习的三要素 1 模型 在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。例如，假设决策函数是输入变量的线性函数，那么模型的假设空间就是这些线性函数构成的函数的集合。 假设空间 ...
机器学习 AI 谷歌ML Kit 与苹果Core ML
概述 移动端所说的AI，通常是指“机器学习”。 定义：机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。从实践的意义上来说，机器学习是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。 目前，机器学习已经有了十分 ...
视觉机器学习笔记------CNN学习
卷积神经网络是第一个被成功训练的多层神经网络结构，具有较强的容错、自学习及并行处理能力。 一、基本原理 1.CNN算法思想 卷积神经网络可以看作为前馈网络的特例，主要在网络结构上对前馈网络进行简化和改进，从理论上讲，反向传播算法可以用于训练卷积神经网络。卷积神经网络被广泛用于 ...