原文:Deep Dream模型与实现

Deep Dream是谷歌公司在 年公布的一项有趣的技术。在训练好的卷积神经网络中,只需要设定几个参数,就可以通过这项技术生成一张图像。 本文章的代码和图片都放在我的github上,想实现本文代码的同学建议大家可以先把代码Download下来,再参考本文的解释,理解起来会更加方便。 疑问: 卷积层究竟学习到了什么内容 卷积层的参数代表的意义是什么 浅层的卷积和深层的卷积学习到的内容有哪些区别 设 ...

2020-04-15 16:42 0 1377 推荐指数:

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Deep Dream:理解深度神经网络结构及应用(实战篇)

慕课:《深度学习应用开发-TensorFlow实践》 章节:第十一讲 Deep Dream:理解深度神经网络结构及应用 TensorFlow版本为2.3 目录 Deep Dream技术原理简述 噪音图像起点单层网络单通道 导入 ...

Mon Nov 22 01:22:00 CST 2021 0 1125
deep learning 以及deep learning 常用模型和方法

首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑 ...

Wed Aug 09 23:28:00 CST 2017 0 1132
wide&deep模型演化

推荐系统模型演化 目录 Wide&Deep DeepFM DCN xDeepFm LR-->GBDT+LR FM-->FFM-->GBDT+FM|FFM FTRL-->GBDT+FTRL ...

Thu Dec 26 02:30:00 CST 2019 0 1717
CTR学习笔记&代码实现2-深度ctr模型 MLP->Wide&Deep

背景 这一篇我们从基础的深度ctr模型谈起。我很喜欢Wide&Deep的框架感觉之后很多改进都可以纳入这个框架中。Wide负责样本中出现的频繁项挖掘,Deep负责样本中未出现的特征泛化。而后续的改进要么用不同的IFC让Deep更有效的提取特征交互信息,要么是让Wide更好的记忆样本信息 ...

Wed Apr 08 17:47:00 CST 2020 0 1359
CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> Deep&Cross

之前总结了PNN,NFM,AFM这类两两向量乘积的方式,这一节我们换新的思路来看特征交互。DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈,DCN在ResNet上进一步创新,为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构 ...

Fri May 15 17:25:00 CST 2020 0 1585
Deep learning:三十九(ICA模型练习)

  前言:   本次主要是练习下ICA模型,关于ICA模型的理论知识可以参考前面的博文:Deep learning:三十三(ICA模型)。本次实验的内容和步骤可以是参考UFLDL上的教程:Exercise:Independent Component Analysis。本次实验完成的内容 ...

Wed May 08 06:56:00 CST 2013 17 8533
Deep learning:三十三(ICA模型)

  基础知识:   在sparse coding(可参考Deep learning:二十六(Sparse coding简单理解),Deep learning:二十九(Sparse coding练习))模型中,学习到的基是超完备集的,也就是说基集中基的个数比数据的维数还要大,那么对一个 ...

Thu Apr 25 19:03:00 CST 2013 4 9718
 
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