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 可視化卷積神經網絡的過濾器 有助於精確理解卷積神經網絡中每個過濾器容易接受的視覺模式或視覺概念 可視化圖像中類激活的熱力圖 有助於理解圖像的哪個部分被識別為屬於某個類別,從而可以定位圖像中的物體 可視化中間激活 是指對於給定輸入,展示網 ...
2018-11-18 15:35 0 1033 推薦指數:
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 ...
生成式深度學習 機器學習模型能夠對圖像、音樂和故事的統計潛在空間(latent space)進行學習,然后從這個空間中采樣(sample),創造出與模型在訓練數據中所見到的藝術作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列數據 用深度學習生成序列數據的通用方法,就是使用前面 ...
本文整理了網上幾位大牛的博客,詳細地講解了CNN的基礎結構與核心思想,歡迎交流。 [1]Deep learning簡介 [2]Deep Learning訓練過程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷積神經網絡推導和實現 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向 ...
Deep Learning(深度學習)學習筆記整理系列之常用模型(四、五、六、七) 轉自: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep ...
9.5、Convolutional Neural Networks卷積神經網絡 卷積神經網絡是人工神經網絡的一種,已成為當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。它的權值共享網絡結構使之更 ...