今天要补上两天的 不补了,新手,看的比较慢-- 手写识别例子跳过先 思考如何实现数字5的识别 三种方法: 训练数据:学习,寻找最优解 测试数据:评价模型能力. 损失函数:以损失函数为线索寻找自由权重参数,讲解损失函数:https://blog.csdn.net/qq_24753293/article/details/78788844 mini-batch学习:机器学习就是是针对训练数据计算损失函数的值,找出使该值尽可能小的参数,所以如果训练数据有100 个的话,我们就要把这100 个损失函数的总…

入门神经网络深度学习,推荐学习<深度学习入门:基于Python的理论与实现>,这本书不来虚的,一上来就是手把手教你一步步搭建出一个神经网络,还能把每一步的出处讲明白.理解神经网络,很容易就能入门. 深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术.书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习. 学习参考: <深度学习入门:基于Python的理论与实现>中文版PDF,…

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增…

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

给深度学习入门者的Python快速教程 基础篇 numpy和Matplotlib篇 本篇部分代码的下载地址: https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5 5.3 Python的科学计算包 – Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展…

  5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1982年他获得数学和计算机硕士学位后,在荷兰数学与计算科学研究所(Centrum Wiskunde & Informatica, CWI)谋了份差事.在CWI期间,Guido参与到了一门叫做ABC的语言开发工作中.ABC是一门教学语言,…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记.本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks,CNN)的实现,本文主要重在理解原理和底层实现. 一.概述 1.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接.权重共享和平移不变特性的深层前馈神经网络. CNN利用了可学习的kernel卷积核(filter滤波器)来提取图像中的模式(局部和全局).传统图像处理会手动设计卷积核(例如高…

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记.本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点).本文较长. 一.概述 1.1 多层前馈神经网络         多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP).MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于ML…

1. 感知机模型   感知机Perception是一个线性的分类器,其只适用于线性可分的数据.          f(x) = sign(w.x + b) 其试图在所有线性可分超平面构成的假设空间中找到一个能使训练集中的数据可分的超平面.因此,它找到的并不一定是最优的,即只是恰好拟合了训练数据的超平面. 2. 学习 感知机的学习策略为:最小化误分类点到超平面的距离. 3. 基于numpy的感知机实现 1 # coding: utf-8 2 import numpy as np 3 4 5 def…

课程二:深度学习入门 讲师:David (数据分析工程师) 这门课主要介绍了很多神经网络的基本原理,非常非常基础的了解. 零.思维导图预览:                一.深度神经网络 1.神经元工作原理 ——这是生物上的神经元,然后从中抽象出来,做成 M-P神经元模式 2.神经网络简介 ——1943 M-P神经元模型 ——1956 感知机 ——1986 分布式表示 由 hinton(神经网络之父?)提出 ——用6个神经元表示9个组合. 神经元 颜色 物件 红 黄 蓝 车 红车 黄车 蓝车…

资源介绍 链接:http://pan.baidu.com/s/1kV6nWJP 密码:ryfd     链接:http://pan.baidu.com/s/1dEZWlP3 密码:y82m 更多资源 请加入  机器学习交流qq群:342942219 源自: 最全的机器学习&深度学习入门视频课程集 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ldily110/article/details/53087437…

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 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网…

使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的,我们只需要组合一些合适的代码,接入实时视频,随后加入原有的目标检测功能. 在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目,使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中.这个任务会通过 VideoStream 类来完成. 深度学习目标检测教程:http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-…

深度学习DeepLearning(Python)实战培训班 时间地点: 2020 年 12 月 18 日-2020 年 12 月 21日 (第一天报到 授课三天:提前环境部署 电脑测试) 一.培训方式:(即日起,开始报名!) 1.远程在线 (集中时间远程操作培训) 2.作业训练 (规定的时间把作业完成) 3.集中答疑 (统一时间进行疑难问题答疑) 二.主讲内容: 课程一: Tensorflow入门到熟练: 课程二:图像分类: 课程三:物体检测: 课程四:人脸识别: 课程五:算法实现: 1.卷积神…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数 本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…

PDNN: 深度学习的一个Python工具箱 PDNN是一个在Theano环境下开发出来的一个Python深度学习工具箱.它由苗亚杰(Yajie Miao)原创.现在仍然在不断努力去丰富它的功能和扩展它的应用.PDNN发布在under Apache 2.0, one of the least restrictive licenses available. 为什么使用PDNN? PDNN实现了一整套的模型,在这个单一的框架内,无监督学习(SDAs,RBMs),有监督学习(DNN,CNN)和多任务学…

[神经网络与深度学习][python开发]caffe-windows使能python接口使用draw_net.py绘制网络结构图过程 标签:[神经网络与深度学习] [python开发] 主要是想用python绘制一下设计的网络结构图,以便可视化.因此在caffe-windows的工程配置中将python的选项设置为true,下面记录了整个成功绘图的过程. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <PythonSupport>true</Pyth…

一.PyTorch是什么? 这是一个基于Python的科学计算软件包,针对两组受众: ①.NumPy的替代品,可以使用GPU的强大功能 ②.深入学习研究平台,提供最大的灵活性和速度 二.入门 ①.张量(tensor): 张量与NumPy的ndarray类似,另外还有Tensors也可用于GPU以加速计算: from __future__ import print_function import torch 构造一个未初始化的5x3矩阵: x = torch.empty(5, 3) print(x…

实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 2 15:49:08 2018 @author: zhen """ import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing x = tf.Variable(3, name='x') y = tf.Variable(4,…

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1982年他获得数学和计算机硕士学位后,在荷兰数学与计算科学研究所(Centrum Wiskunde & Informatica, CWI)谋了份差事.在CWI…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

1. 理解深度学习与CNN: 台湾李宏毅教授的入门视频<一天搞懂深度学习>:https://www.bilibili.com/video/av16543434/ 其中对CNN算法的矩阵卷积运算:矩阵1与矩阵2相同位置上的元素进行相乘,再将所有乘积求和,得到卷积矩阵的对应元素值. https://blog.csdn.net/deepdsp/article/details/6922612 https://blog.csdn.net/gavin__zhou/article/details/72723…

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D…

UFLDL即(unsupervised feature learning & deep learning).这是斯坦福网站上的一篇经典教程.顾名思义,你将在这篇这篇文章中学习到无监督特征学习和深度学习的主要观点. UFLDL全文出处在这:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B,本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本…

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器…

1.简明Python教程 2.Python计算机视觉编程 3.机器学习实践 4.吴恩达机器学习 5.李飞飞深度学习与计算机视觉…