CNN-二維卷積層 卷積神經網絡(convolutional neural network)是含有卷積層(convolutional layer)的神經網絡。卷積神經網絡均使用最常見的二維卷積層。它有高和寬兩個空間維度,常用來處理圖像數據。 二維互相關運算 雖然卷積層得名於卷積 ...
深度卷積神經網絡 AlexNet 在LeNet提出后的將近 年里,神經網絡一度被其他機器學習方法超越,如支持向量機。雖然LeNet可以在早期的小數據集上取得好的成績,但是在更大的真實數據集上的表現並不盡如人意。一方面,神經網絡計算復雜。雖然 世紀 年代也有過一些針對神經網絡的加速硬件,但並沒有像之后GPU那樣大量普及。因此,訓練一個多通道 多層和有大量參數的卷積神經網絡在當年很難完成。另一方面,當 ...
2020-02-16 17:35 0 804 推薦指數:
CNN-二維卷積層 卷積神經網絡(convolutional neural network)是含有卷積層(convolutional layer)的神經網絡。卷積神經網絡均使用最常見的二維卷積層。它有高和寬兩個空間維度,常用來處理圖像數據。 二維互相關運算 雖然卷積層得名於卷積 ...
Spark提供了常用機器學習算法的實現, 封裝於spark.ml和spark.mllib中. spark.mllib是基於RDD的機器學習庫, spark.ml是基於DataFrame的機器學習庫. 相對於RDD, DataFrame擁有更豐富的操作API, 可以進行更靈活的操作. 目前 ...
一、概述 本篇文章介紹通過YOLO模型進行目標識別的應用,原始代碼來源於:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 實現的功能是輸入一張圖片,對圖片中的目標進行識別,輸出結果在圖片中通過紅色框線標記出來。如下: YOLO簡介 ...
優化與深度學習 優化與估計 盡管優化方法可以最小化深度學習中的損失函數值,但本質上優化方法達到的目標與深度學習的目標並不相同。 優化方法目標:訓練集損失函數值 深度學習目標:測試集損失函數值(泛化 ...
介紹 目前世面上有許多方法來部署機器學習模型。最常見的方法是通過 API 或 serverless functions 將模型公開為 Web 服務。將模型部署為 Web 服務時,其中一個注意事項是延遲和性能。使用模型基於 HTTP 進行預測的過程包括接受用戶輸入、從文件中加載模型的序列化版本 ...
機器學習算法原理、實現與實踐——機器學習的三要素 1 模型 在監督學習中,模型就是所要學習的條件概率分布或決策函數。模型的假設空間包含所有可能的條件概率分布或決策函數。例如,假設決策函數是輸入變量的線性函數,那么模型的假設空間就是這些線性函數構成的函數的集合。 假設空間 ...
概述 移動端所說的AI,通常是指“機器學習”。 定義:機器學習其實就是研究計算機怎樣模擬人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,並重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身。從實踐的意義上來說,機器學習是一類從數據中自動分析獲得規律,並利用規律對未知數據進行預測的算法。 目前,機器學習已經有了十分 ...
卷積神經網絡是第一個被成功訓練的多層神經網絡結構,具有較強的容錯、自學習及並行處理能力。 一、基本原理 1.CNN算法思想 卷積神經網絡可以看作為前饋網絡的特例,主要在網絡結構上對前饋網絡進行簡化和改進,從理論上講,反向傳播算法可以用於訓練卷積神經網絡。卷積神經網絡被廣泛用於 ...