"机器学习/深度学习方法"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让很多其它的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.如今网上各种技术类文章非常多,不乏大牛的精辟见解,但也有非常多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习非常难,是由于她有非常扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也非常easy,是由于对她不甚了解的人也能够轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期參…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要:想要了解人工智能,不知道这十种深度学习方法怎么能行? 在过去十年中,人们对机器学习的兴趣激增.几乎每天,我们都可以在各种各样的计算机科学课程.行业会议.华尔街日报等等看到有关机器学习的讨论.在所有关于机器学习的讨论中,许多人把机器学习能做的事情和他们希望机器学习做的事情混为一谈.从根本上讲,机器学习是使用算法从原始数据中提取信息,并在某种类…

日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅,这段且当做是以前的认识. 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛.在圆桌阶段,章国峰老师提了一个问题:SLAM会被深度学习方法取代吗?这是一个很有趣的话题.参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代,但SLAM本身不会被取代.视+的CEO则认为SLAM整体上会被深度学习取代. 我的观点更倾向于前者.略有不同之处是,我认为整个前端(或者说是VO)有可能会被深度学习方法取代,而后端则不会. 前端的理由有两点: 前端是一个适合深…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 上一篇讲了深度学习方法(十):卷积神经网络结构变化--Maxout Networks,Network In Network,Global Average Pooling,本篇讲一讲Google的Inception系列net,以及还是Google的Xception.(扯一下,Google的Researcher们还是给了很多很棒的…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.NET/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 上一篇博文深度学习方法(八):Encoder-Decoder模型,基本Sequence to Sequence模型描述了基本的Encoder-Decoder模型,在作为翻译模型的时候,这种基本的Encoder-Decoder模型有较大缺点,就是Encoder部分每一个输入对Decoder部分每一个输出的贡献都是一样的.下面先看一个例子…

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来,前面我在"深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning"一文中介绍了经典的CNN网络结构模型,这些可以说已经是家喻户晓的网络结构,在那一文结尾,我提到"是时候动一…

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理 根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…