對於即將到來的人工智能時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習(Deep Learning)這個超熱的領域,會不會感覺馬上就out了?作為機器學習的一個分支,深度學習同樣需要計算機獲得強大的學習能力,那么問題來了,我們究竟要計算機學習什么東西?答案當然是圖像特征了。將一張圖像看做是一個個 ...
對於即將到來的人工智能時代,作為一個有理想有追求的程序員,不懂深度學習(Deep Learning)這個超熱的領域,會不會感覺馬上就out了?作為機器學習的一個分支,深度學習同樣需要計算機獲得強大的學習能力,那么問題來了,我們究竟要計算機學習什么東西?答案當然是圖像特征了。將一張圖像看做是一個個 ...
“深度學習能夠自動提取特征” 很迷茫。但是如果你是從 CNN 開始了解深度學習的,你就會很自然地理解 ...
來源: http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5078746.html?utm_source=tuicool&utm_medium= ...
目錄 三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer 簡介 循環神經網絡RNN 傳統RNN 長短期記憶網絡(LSTM) 卷積神經網絡CNN NLP界CNN模型 ...
本文不涉及MFCC的理論,所以讀此文前請對MFCC以及相關語音信號處理有初步認識。本文重點在於代碼實現的分析。 先對MFCC有個初步認識。 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。提取MFCC特征的過程包括 ...
1.推薦/引用 博客 SIFT算法研究:http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/658350 SIFT特征提取算法總結:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14 ...
CNN特征提取結果可視化——hooks簡單應用在神經網絡搭建時可能出現各式各樣的錯誤,使用hook而非print或者簡單的斷點調試有助於你更清晰的意識到錯誤所在。 hook的使用場景多種多樣,本文將使用hooks來簡單可視化卷積神經網絡的特征提取。用到的神經網絡框架為Pytorch ...
上一節中,我們采用了一個自定義的網絡結構,從頭開始訓練貓狗大戰分類器,最終在使用圖像增強的方式下得到了82%的驗證准確率。但是,想要將深度學習應用於小型圖像數據集,通常不會貿然采用復雜網絡並且從頭開始 ...