目前电脑配置:Ubuntu16.04+GTX1080显卡配置深度学习环境,利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择。尤其是今天发现condainstall-cmenpoopencv3一句命令就可以顺畅的安装上opencv,之前…
https://testerhome.com/topics/12383
版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率。CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据…
VGGNet是牛津大学计算机视觉组(VisualGeometryGroup)和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*…
整理的人脸系列学习经验:包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取,Re-ID等学习过程总结,有需要的可以参考,仅供学习,请勿盗用。https://blog.csdn.net/TheDayIn_CSDN/article/…
目录对单词最后一个字母的预测结果打印对单词最后一个字母的预测LSTM的原理自己找,这里只给出简单的示例代码,就是对单词最后一个字母的预测。#LSTM的原理自己找,这里只给出简单的示例代码importtensorflowastfimportn…
原文链接:https://www.jianshu.com/p/c56a37093cfa先定义几个参数输入图片大小W×WFilter大小F×F步长Spadding的像素数P于是我们可以得出N=(W−F+2P)/S+1输出图片大小为N×N如:输…
2016-08-1608:49:13不系之舟913阅读数8883文章标签:深度学习更多分类专栏:深度学习机器学习超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于,神经网络是公认的难以配置,而又有很多参数需要设置。最重要的是,个别模型的训练非…
深度学习是一种运用深度神经网络的机器学习技术,深度学习的创新在于许多微小技术的改进。具备更深层次的神经网络导致性能降低的原因在于其网络未能被有效地训练。在深度神经网络的训练过程中,反向传播算法面临这三个主要问题:梯度消失、过拟合、计算负载。…
http://blog.csdn.net/sunbow0SparkMLlibDeepLearning工具箱,是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的算法。在SparkMLlib中的实现。详细SparkMLlibDeepLearning(…
一、总结一句话总结:过滤器的权重是随机初始化的只有卷积核学习到不同的特征,才会减少成本函数随机初始化的权重可能会确保每个过滤器收敛到成本函数的不同的局部最小值。每个过滤器开始模仿其他过滤器是不可能的,因为这几乎肯定会导致成本函数的增加,梯度…
1.这篇博客使用深度学习框架搭建了一个预测三次函数的模型2.正则化很重要,一定要normalize,否则神经网络就是垃圾1importtorch2fromtorchimportnn,optim3importtorch.nn.function…
http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.htmlhttp://colah.github.io/posts/2014-07-Underst…
因工作交接需要,要将caffe使用方法及整体结构描述清楚。鉴于也有同学问过我相关内容,决定在本文中写个简单的tutorial,方便大家参考。本文简单的讲几个事情:Caffe能做什么?为什么选择caffe?环境整体结构Protocolbuff…
深度学习之循环神经网络RNN概述,双向LSTM实现字符识别。LSTM(LongShortMemory)是RNN最著名的一次改进,它借鉴了人类神经记忆的长短时特性,通过门电路(遗忘门,更新门)的方式,保留了长时依赖中较为重要的信息,从而使得R…