深度學習—BN的理解（一）
原博客：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、問題 機器學習領域有個很重要的假設：IID獨立同分布假設，就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障 ...
原文：關於對深度學習的理解
首先要明白什么是深度學習 深度學習是用於建立 模擬人腦進行分析學習的神經網絡，並模仿人腦的機制來解釋數據的一種機器學習技術。 它的基本特點是試圖模仿大腦的神經元之間傳遞，處理信息的模式。最顯著的應用是計算機視覺和自然語言處理 NLP 領域。顯然， 深度學習 是與機器學習中的 神經網絡 是強相關， 神經網絡 也是其主要的算法和手段 或者我們可以將 深度學習 稱之為 改良版的神經網絡 算法。 深度學習 ...
2019-08-09 15:54 0 1021 推薦指數：
相關推薦
深度學習anchor的理解
摘抄與某乎 anchor 讓網絡學習到的是一種推斷的能力。網絡不會認為它拿到的這一小塊 feature map 具有七十二變的能力，能同時從 9 種不同的 anchor 區域得到。擁有 anchor 的 rpn 做的事情是它已知圖像中的某一部分的 feature（也就是滑動窗口 ...
深度學習—BN的理解（一）
0、問題 機器學習領域有個很重要的假設：IID獨立同分布假設，就是假設訓練數據和測試數據是滿足相同分布的，這是通過訓練數據獲得的模型能夠在測試集獲得好的效果的一個基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神經網絡訓練過程中使得每一層神經網絡的輸入保持相同 ...
深度學習—BN的理解（二）
神經網絡各個操作層的順序： 1、sigmoid,tanh函數：conv -> bn -> sigmoid -> pooling 2、RELU激活函數：conv -> ...
深度學習—卷積的理解
1、參數共享的道理 如果在圖像某些地方探測到一個水平的邊界是很重要的，那么在其他一些地方也會同樣是有用的，這是因為圖像結構具有平移不變性。所以在卷積層的輸出數據體的55x55個不同位置中，就沒有必要重新學習去探測一個水平邊界了。 在反向傳播的時候，都要計算每個神經元對它的權重的梯度 ...
深度學習（十五） TextCNN理解
以下是閱讀TextCNN后的理解 步驟： 1.先對句子進行分詞，一般使用“jieba”庫進行分詞。 2.在原文中，用了6個卷積核對原詞向量矩陣進行卷積。 3.6個卷積核大小：2個4*6、2個3*6和2個2*6，如上圖所示；然后進行池化，對相同卷積核產生的特征圖進行連接 ...
深度學習中Embedding的理解
深度學習中Embedding的理解 一、總結 一句話總結： Embedding就是把高維的one-hot進行降維的過程。 1、Embedding的概念引入？ 1)、一維列表也不行，二維稀疏矩陣也不行，怎么辦呢？這里就引入了Embedding的概念，由密集向量表示，實現降維 ...
深度學習淺層理解（一）
來源和參考，參見以下鏈接等相關網站： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 http://blog.csdn.net/zouxy ...