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【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第10篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),2.5 CNN網(wǎng)絡(luò)實戰(zhàn)技巧【附代碼文檔】

??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.

深度學(xué)習(xí)正在顛覆醫(yī)學(xué)成像！

答案是肯定的，這就是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域掀起的革命。 一、為什么醫(yī)學(xué)成像這么適合深度學(xué)習(xí)？ 你可能會問：為啥醫(yī)生的活兒機器能做？ 其實原因很簡單： 影像數(shù)據(jù)量大：CT、MRI 掃描出來的數(shù)據(jù)就是一張張圖片，而深度學(xué)習(xí)天生就擅長處理圖像。

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第9篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),2.4 BN與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)優(yōu)【附代碼文檔】

??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程第9篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【附代碼文檔】

??????教程全知識點簡介：1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1 多分類與 TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通過真實值和預(yù)測值進行位置比較，每個樣本都比較） 2.2 梯度下降算法改進 2.3.4 其它正則化方法

TaiShan 2280 V200上使用Oralce官網(wǎng)JDK，工作流引擎生成的png流程圖異常。

問題描述： 某客戶反饋工作流引擎生成的png流程圖有問題，懷疑為arm架構(gòu)下jdk的AWT無法正常生成圖 定位過程： 根據(jù)客戶流調(diào)用關(guān)系，使用了Graphics2D繪制圖，根據(jù)此寫測試代碼，發(fā)現(xiàn)與oracel官網(wǎng)JDK版本有關(guān)，使用操作系統(tǒng)發(fā)布的opensdk版本正常 1.

運維日志里的“讀心術(shù)”：深度學(xué)習(xí)能看出啥？

深度學(xué)習(xí)的價值，就是幫我們把“海量噪音”變成“有效信號”。

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第13篇：YOLO與SSD,4.3 案例：SSD進行物體檢測【附代碼文檔】

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深度學(xué)習(xí)圖卷積

深度學(xué)習(xí)時序圖網(wǎng)絡(luò)

盡管在圖上進行深度學(xué)習(xí)的不同模型太多了，但迄今為止，很少有人提出方法來處理呈現(xiàn)某種動態(tài)性質(zhì)的圖(例如，隨著時間的推移而進化的特征或連通性)。在本文中，我們提出了時序圖網(wǎng)絡(luò)(TGNs)，一個通用的，有效的框架，用于深度學(xué)習(xí)動態(tài)圖表示為時間事件序列。

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第7篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)原理【附代碼文檔】

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【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第12篇：產(chǎn)品物體檢測項目介紹,3.4 Fast R-CNN【附代碼文檔】

??????教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.

深度學(xué)習(xí)

借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機器翻譯、人臉識別、預(yù)測分析、機器作曲以及無數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進。

深度學(xué)習(xí)

然而，一些基本的背景對理解深度學(xué)習(xí)是有用的，深度學(xué)習(xí)經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮：20世紀(jì)40年代到60年代深度學(xué)習(xí)的雛形出現(xiàn)在控制論（cybernetics）中，20世紀(jì)80年代到90年代深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)為聯(lián)結(jié)主義（connectionism），直到2006年，才真正以深度學(xué)習(xí)之名復(fù)興，深度學(xué)習(xí)是支撐人工智能發(fā)展的核心技術(shù)

深度學(xué)習(xí)

使用深度學(xué)習(xí)方法處理計算機視覺問題的過程類似于人類的學(xué)習(xí)過程：我們搭建的深度學(xué)習(xí)模型通過對現(xiàn)有圖片的不斷學(xué)**結(jié)出各類圖片的特征，最后輸出一個理想的模型，該模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測新圖片所屬的類別。

深度學(xué)習(xí)是什么？

深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習(xí)，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測教程第4篇：目標(biāo)檢測算法原理,3.7 SSD(Single Shot MultiBox Dete

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【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程第7篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),3.1 圖像數(shù)據(jù)與邊緣檢測【附代碼文檔】

與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像等方面能夠給出更好的結(jié)果。這一模型也可以使用反向傳播算法進行訓(xùn)練。相比較其他淺層或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要考量的參數(shù)更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。 來看一下卷積網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)什么樣子。

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程第8篇：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),3.3 經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)【附代碼文檔】

??????教程全知識點簡介：1.1 深度學(xué)習(xí)介紹 深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1.3 淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.1 多分類與 TensorFlow 5、得出每次訓(xùn)練的準(zhǔn)確率（通過真實值和預(yù)測值進行位置比較，每個樣本都比較） 2.2 梯度下降算法改進 2.3.4 其它正則化方法

【深度學(xué)習(xí)】嘿馬深度學(xué)習(xí)筆記第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與tf.keras,1.4 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【附代碼文檔】

教程全知識點簡介：1.深度學(xué)習(xí)課程概述包括深度學(xué)習(xí)與機器學(xué)習(xí)區(qū)別、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景、深度學(xué)習(xí)框架介紹、項目演示、開發(fā)環(huán)境搭建（pycharm安裝）。2.