的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
前言 論文 Deep Boltzmann Machines 是Geoffrey Hinton和他的大牛學生Ruslan Salakhutdinov在論文 Reducing the Dimensionality ofData with Neural Networks 合作后的又一次聯合發表的一篇有深遠影響的論文,這篇論文第一次提出了DBM及其學習方法,對DBM原理 來源都做了詳細講解。 論文內容 前 ...
2016-04-07 20:10 0 4140 推薦指數:
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
深度學習基礎 Python 的 Keras 庫來學習手寫數字分類,將手寫數字的灰度圖像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 個類別 中(0~9) 神經網絡的核心組件是層(layer),它是一種數據處理模塊,它從輸入數據中提取表示,緊接着的一個例子中,將含有兩個Dense 層,它們是密集連接 ...
本節講卷積神經網絡的可視化 可視化卷積神經網絡的中間輸出(中間激活) 有助於理解卷積神經網絡連續的層如何對輸入進行變換,也有助於初步了解卷積神經網絡每個過濾器的含義 ...
本節介紹基於Keras的使用預訓練模型方法 想要將深度學習應用於小型圖像數據集,一種常用且非常高效的方法是使用預訓練網絡。預訓練網絡(pretrained network)是一個保存好的網絡,之前已在大型數據集(通常是大規模圖像分類任務)上訓練好 使用預訓練網絡有兩種方法:特征提取 ...
本節講深度學習用於文本和序列 用於處理序列的兩種基本的深度學習算法分別是循環神經網絡(recurrent neural network)和一維卷積神經網絡(1D convnet) 與其他所有神經網絡一樣,深度學習模型不會接收原始文本作為輸入,它只能處理數值張量。文本向量化(vectorize ...
本節介紹基於Keras的CNN 卷積神經網絡接收形狀為 (image_height, image_width, image_channels)的輸入張量(不包括批量維度),寬度和高度兩個維度的尺寸 ...
讓梯度慢慢減小直至消失。這篇文章中介紹的深度殘差 (Deep Residual) 學習網絡可以說根治了這種 ...
轉載請注明作者:https://github.com/ahangchen arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 舊數據訓練得到的分類器,在新的數據上重新 ...