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深度學習項目代碼閱讀建議

我相信能在深度學習領域精進的人都不會是普通人。   誠然，無論是讀教材、讀論文還是本篇所說的讀代碼，這些本身都是一個個人學習能力提升和知識汲取的過程。對于從事深度學習工作的我們而言，arxiv上的論文和GitHub上的代碼都無窮盡，關鍵在于保持學習的勁頭，做一名終身學習者。

深度學習最大池化演示

深度學習之參數(shù)共享

sharing）。和正則化參數(shù)使其接近（通過范數(shù)懲罰）相比，參數(shù)共享的一個顯著優(yōu)點是，只有參數(shù)（唯一一個集合）的子集需要被存儲在內(nèi)存中。對于某些特定模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這可能可以顯著減少模型所占用的內(nèi)存。

深度學習之任務 T

        機器學習可以讓我們解決一些人為設計和實現(xiàn)固定程序很難解決的問題。從科學和哲學的角度來看，機器學習受到關注是因為提高我們對機器學習的認識需要提高我們對智能背后原理的理解。       如果考慮 “任務”比較正式的定義，那么學習的過程并不是任務。       在相對正式的

深度學習-語義數(shù)據(jù)集

常見的語義分割算法屬于有監(jiān)督學習，因此標注好的數(shù)據(jù)集必不可少。公開的語義分割數(shù)據(jù)集有很多，目前學術界主要有三個benchmark（數(shù)據(jù)集）用于模型訓練和測試。第一個常用的數(shù)據(jù)集是Pascal VOC系列。這個系列中目前較流行的是VOC2012，Pascal Context等類似的

深度學習之模板匹配

1999)。核機器的一個主要缺點是計算決策函數(shù)的成本關于訓練樣本的數(shù)目是線性的。因為第 i 個樣本貢獻 αik(x, x(i)) 到?jīng)Q策函數(shù)。支持向量機能夠通過學習主要包含零的向量 α，以緩和這個缺點。那么判斷新樣本的類別僅需要計算非零 αi 對應的訓練樣本的核函數(shù)。這些訓練樣本被稱為支持向量 (support

深度學習之對抗訓練

在許多情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡在獨立同分布的測試集上進行評估已經(jīng)達到了人類表現(xiàn)。因此，我們自然要懷疑這些模型在這些任務上是否獲得了真正的人類層次的理解。為了探索網(wǎng)絡對底層任務的理解層次，我們可以探索這個模型錯誤分類的例子。 Szegedy et al. (2014b) 發(fā)現(xiàn)，在精度達到人

深度學習之貝葉斯統(tǒng)計

的已知知識表示成先驗概率分布 (prior probability distribution)，p(θ)（有時簡單地稱為 “先驗”）。一般而言，機器學習實踐者會選擇一個相當寬泛的（即，高熵的）先驗分布，反映在觀測到任何數(shù)據(jù)前參數(shù) θ 的高度不確定性。例如，我們可能會假設先驗 θ 在有限區(qū)間中均勻分布。許多先驗偏好于“更簡單”

深度學習之驗證集

測試集可以用來估計學習過程完成之后的學習器的泛化誤差。其重點在于測試樣本不能以任何形式參與到模型的選擇，包括設定超參數(shù)?；谶@個原因，測試集中的樣本不能用于驗證集。因此，我們總是從訓練數(shù)據(jù)中構建驗證集。特別地，我們將訓練數(shù)據(jù)分成兩個不相交的子集。其中一個用于學習參數(shù)。另一個作為驗

線性代數(shù)“深度學習”筆記

線性代數(shù)作為數(shù)學的一個分支，廣泛應用于科學和工程中。然而，因為線性代數(shù)是主要面向連續(xù)數(shù)學，而非離散數(shù)學。掌握好線性代數(shù)對于理解和從事機器學習算法相關工作是很有必要的，尤其是深度學習算法而言。線性代數(shù)提供了被稱為矩陣逆（matrix inversion）的強大工具。對于大多數(shù)矩陣A，我們都能通過矩陣逆解析地求解式(2

深度學習視覺語音分析

于解決VSA任務。自從深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNNs)[25]在圖像分類任務中取得重大突破以來，大多數(shù)計算機視覺和自然語言問題都明確地集中在深度學習方法上，包括VSA。2016年，基于深度學習的VSA方法[26,27]的表現(xiàn)大大超過了傳統(tǒng)方法，使VSA進入了深度學習時代。同時，大規(guī)模VSA數(shù)據(jù)集的出現(xiàn)[27

深度學習的特征提取

傳統(tǒng)的機器學習需要人工提取數(shù)據(jù)特征，而深度學習通過層次化的表示來完成特征的提取。層次化的表示是指用簡單的表示逐步表達較復雜的表示。1. 如何理解簡單和復雜的表示？ 2. 這種所謂層次化的表示的理論依據(jù)是什么？

深度學習模型輕量化

是相輔相成的。壓縮重點在于減少網(wǎng)絡參數(shù)量，加速則側(cè)重在降低計算復雜度、提升并行能力等。模型壓縮和加速可以從多個角度來優(yōu)化?？傮w來看，個人認為主要分為三個層次：1. 算法層壓縮加速。這個維度主要在算法應用層，也是大多數(shù)算法工程師的工作范疇。主要包括結(jié)構優(yōu)化（如矩陣分解、分組卷積、小

【MindSpore易點通】深度學習系列：深度神經(jīng)網(wǎng)絡

的輸出結(jié)果只能為1或-1，可用于簡單二元分類。DNN基本結(jié)構在介紹深度學習的過程中其實小Mi已經(jīng)跟大家介紹過深度學習網(wǎng)絡的大致模型，分別由輸入層、隱藏層和輸出層，而DNN簡單來說就是擁有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡中層與層是全連接的關系，即，第i層的任意神經(jīng)元一定與第i+

二階段目標檢測網(wǎng)絡-Faster RCNN 詳解

本文為學習筆記，部分內(nèi)容參考網(wǎng)上資料和論文而寫的，內(nèi)容涉及 Faster RCNN 網(wǎng)絡結(jié)構理解和代碼實現(xiàn)原理。 Faster RCNN 網(wǎng)絡概述 backbone 為 vgg16 的 faster rcnn 網(wǎng)絡結(jié)構如下圖所示，可以清晰的看到該網(wǎng)絡對于一副任意大小 PxQ

利用modelarts可視化技術在深度學習的應用

第一部分”。學習使用Model Arts notebook，在notebook中運行神經(jīng)網(wǎng)絡代碼，學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練過程；基于MindInsight，實現(xiàn)深度學習的中間和最終輸出結(jié)果的可視化；理解可視化技術在解釋深度學習“黑盒子”中發(fā)揮的重要作用；修改網(wǎng)絡結(jié)構或者參數(shù)，并可視

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基本概述 前面學習了神經(jīng)網(wǎng)絡的基本的工作流程，接下來了解一下神經(jīng)網(wǎng)絡中一個經(jīng)典的網(wǎng)絡結(jié)構——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要用于計算機視覺方向，能夠解決圖像分類，圖像檢測等問題，當然也可應用于自然語言處理。在計算機視覺領域中，我們往往是對圖片的像素點進行操作，而圖

基于Googlenet深度學習網(wǎng)絡的螺絲瑕疵檢測matlab仿真

1.1 深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）        深度學習是一種機器學習技術，它通過構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡來模擬人腦的神經(jīng)元之間的連接，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的學習和特征提取。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是深度學習中的一種重要結(jié)構，特別適

深度神經(jīng)學習網(wǎng)絡模型

深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾科夫模型深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的強大的特征學習能力和HMM的序列化建模能力進行語音識別任務的處理，在很多大規(guī)模任務中，其性能遠優(yōu)于傳統(tǒng)的GMM-HMM混合模型。DNN部分：特征的學習能力?估計觀察特征的概率?預測狀態(tài)的后驗概率

深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：原理、結(jié)構與應用

??AlexNet AlexNet通過更深的網(wǎng)絡結(jié)構和ReLU激活函數(shù)，使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓練。AlexNet在2012年ImageNet競賽中取得了顯著成績，成為深度學習領域的里程碑。 ??VGG VGG網(wǎng)絡結(jié)構的特點是使用了非常深的網(wǎng)絡，并且每個卷積層使用小卷積核（3×33