Deep Learning(深度学习)最近火爆的不行,不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conference为代表的学术界,还是以Google,Microsoft,IBM为代表的工业界,都加入到了轰轰烈烈的深度学习行列中。在可以预见的相当长一段时间内,Deep Learning依然 ...
显卡不是你学习 Deep Learning 的借口 很多人在学习深度学习的时候会以自己没有 RTX N 卡的理由不动手实操,只满足于看看 娱乐 视频,听几节基础知识。当然,如果只是想要浅显地了解一下深度学习,或者是为了在茶余饭后多一些谈资的话,这种做法也是无可厚非的。 本着互联网的白嫖精神,我在学习 DL Deep Learning 的时候其实走了很多弯路,像大家熟知的 Colab Kaggle ...
2021-12-19 11:05 1 331 推荐指数:
Deep Learning(深度学习)最近火爆的不行,不论是以NIPS,ICML,CVPR这些top conference为代表的学术界,还是以Google,Microsoft,IBM为代表的工业界,都加入到了轰轰烈烈的深度学习行列中。在可以预见的相当长一段时间内,Deep Learning依然 ...
本节主要分享下我在windows 8下安装theano的一些体会。 在windows下使用各种开源工具有诸多不便甚至不能使用,这一点想必大家已经有所体会,回想当时学习openCV,点云库的历程,几乎都是在安装和配置环境上下了比较大功夫。 不过与上面提到的那些相比,theano ...
本节讲卷积神经网络的可视化 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 ...
深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接 ...
本节介绍基于Keras的使用预训练模型方法 想要将深度学习应用于小型图像数据集,一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络(pretrained network)是一个保存好的网络,之前已在大型数据集(通常是大规模图像分类任务)上训练好 使用预训练网络有两种方法:特征提取 ...
本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量。文本向量化(vectorize ...
本节介绍基于Keras的CNN 卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度),宽度和高度两个维度的尺寸 ...
本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流。 [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向 ...