DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GPU 和 TensorFlow 等…

浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法  参考:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/8478562 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题. 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法. 一. 什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题.比如在下面的这个问题中:如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类.但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据就变成了…

原文地址:http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 激活函数的作用 首先,激活函数不是真的要去激活什么.在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题. 比如在下面的这个问题中: 如上图(图片来源),在最简单的情况下,数据是线性可分的,只需要一条直线就已经能够对样本进行很好地分类. 但如果情况变得复杂了一点呢?在上图中(图片来源),数据…

最近十年以来,神经网络一直处于机器学习研究和应用的前沿.深度神经网络(DNN).迁移学习以及计算高效的图形处理器(GPU)的普及使得图像识别.语音识别甚至文本生成领域取得了重大进展. 神经网络受人类大脑的启发,也被称为连接模型.像人脑一样,神经网络是大量被称为权重的突触相互连接的人造神经元的集合. 就像我们通过年长者提供的例子来学习一样,人造神经网络通过向它们提供的例子来学习,这些例子被称为训练数据集.有了足够数量的训练数据集,人造神经网络可以提取信息,并用于它们没有见过的数据. 神经网络并不是…

本文的参考的github工程链接:https://github.com/laubonghaudoi/CapsNet_guide_PyTorch 之前是看过一些深度学习的代码,但是没有养成良好的阅读规范,由于最近在学习CapsNet的原理,在Github找到了一个很好的示例教程,作者甚至给出了比较好的代码阅读顺序,私以为该顺序具有较强的代码阅读迁移性,遂以此工程为例将该代码分析过程记录于此: 1.代码先看main(),main()为工程中最为顶层的设计,能够给人对于整个流程的把控.而对于深度学习而…

简单的漏洞越来越少,需要改进目前的方法 : 通过符号执行,得出执行路径,然后在进行fuzzy是较为有效的方法之一 1)为待测单元自动地生成可到达的测试数据,即提高测试目标的覆盖率 2)根据特定的漏洞模式和路径条件,缩小 Fuzzing 测试范围,减少Fuzzing盲目性 符号执行(symbolic execution)是一种代码执行空间遍历技术.枚举了程序所有可能的路径,穷尽所有执行空间,给定漏洞特征,理论上可以检测所有符合特征的安全漏洞 # 过程内符号执行从 CFG 的入口点开始.将所涉及到的…

1.Service Manager的Java代理对象 在Java层中,Service Manager的代理对象类型为ServiceManagerProxy.它继承并且实现了IServiceManager接口,其中四个成员函数和一个变量如下: getService.checkService:获取Java服务代理对象 addService:注册Java服务 listService:获取已经注册的java服务表mRemote:类型为Ibinder,指向了一个BinderProxy对象.这个对象用来描述…

转眼学习iOS已经快两年的时间了,这个路上有挫折也有喜悦,一步步走过来发现这个过程是我这一辈子的财富,我以前的老大总是对我说,年轻就是最大的资本(本人91年),现在才算是慢慢的体会到,反观自己走过的这两年的路,既有开心,又有无奈,也有激情.行了,废话少说,我写这个随笔的目的就是谈一下这两年的心路历程和技术分享,大家多交流. 我第一家公司是一家创业公司,做酒店O2O,也是我刚毕业后的第一家公司,基本上我所有学到的东西都是在这家公司自学的,刚开始其实也是怎么实现怎么来,随着对iOS的理解加深,自己慢…

转眼学习iOS已经快两年的时间了,这个路上有挫折也有喜悦,一步步走过来发现这个过程是我这一辈子的财富,我以前的老大总是对我说,年轻就是最大的资本(本人91年),现在才算是慢慢的体会到,反观自己走过的这两年的路,既有开心,又有无奈,也有激情.行了,废话少说,我写这个随笔的目的就是谈一下这两年的心路历程和技术分享,大家多交流. 我第一家公司是一家创业公司,做酒店O2O,也是我刚毕业后的第一家公司,基本上我所有学到的东西都是在这家公司自学的,刚开始其实也是怎么实现怎么来,随着对iOS的理解加深,自己慢…

vue用组件化简化了我们编写代码的复杂度,组件之间经常会出现数据传递的情况,那么组件之间是怎样通信的呢? 使用props传递数据 组件实例的作用域是孤立的.这意味着不能 (也不应该) 在子组件的模板内直接引用父组件的数据.父组件的数据需要通过 prop 才能下发到子组件中. 假设我们现有一个这样的父组件 var vm = new Vue({ el: "#app", data: { parentMessage: 'h' }, components: { Child } }) 可以看到在该…

本文在Creative Commons许可证下发布 一.起步 首先,应该为自己创造一个学习linux的环境--在电脑上装一个linux或unix问题1:版本的选择 北美用redhat,欧洲用SuSE,桌面mandrake较多,而debian是技术最先进的,linux开发人员中用debian的最多,其次是redhat,从全球linux各应用领域市场份额来看无疑redhat是最多的,此外还有很多出名的发行版本,不再列举.原则是:我们没有必要把时间浪费在"装系统"上而应集中精力学习最有用的东…

由于Android安全机制存在,使得漏洞利用有一些困难. ASLR:即地址空间格局随机化.ASLR使得加载程序时不使用固定的基址加载,防止攻击者直接定位攻击代码位置,从而阻止溢出攻击 NX:(No eXecute)是一种将数据页标记为不可执行来防止恶意代码的安全机制. SELinux:Linux下的访问控制体系,该体系使得进程只能访问在自己任务中所需要的文件.是一种强制访问控制系统. 因此,需要使用ROP来绕过安全机制 ROP:即面向返回的编程,是一种基于代码复用技术的攻击,攻击者从已有的库中或…

最近一直在学习UML的基础知识,再看完视频之后,并没有很好的总结,在画图的过程中发现了很多的问题,下面是看书的过程自己总结的UML用例图的一点知识,与大家分享一下. 一.概念 用例图是由参与者.用例以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图. 用例是系统中的一个功能单元,描述一个系统做什么(what)的信息,并不是怎么(how)做.用例图的作用是描述参与者和用例的关系,表示系统的用户使用了系统中的哪些用例. 二.组成 用例图组成的概念,我们通过一张图学习: 我们重点讲解用例组成中用例之间…

本文转自 https://www.cnblogs.com/evilqliang/p/6247496.html 本文在Creative Commons许可证下发布 一.起步 首先,应该为自己创造一个学习linux的环境--在电脑上装一个linux或unix问题1:版本的选择 北美用redhat,欧洲用SuSE,桌面mandrake较多,而debian是技术最先进的,linux开发人员中用debian的最多,其次是redhat,从全球linux各应用领域市场份额来看无疑redhat是最多的,此外还有…

上一次发博客已经是9月份的事了....这段时间公司的事实在是多,有写博客的时间都拿去看paper了..正好春节回来写点东西,也正好对这段时间做一个总结. 首先当然还是好好说点这段时间的主要工作:语义分割.semantic segmentation 应该是DL这几年快速发展的最重要的领域之一了,但可惜的事,在这方面大家走的并不是很远,还是有很多值得改进的地方,这当然是个很好的事情,特别是我这种想发paper弱渣..... 语义分割做的是什么事呢? 就是给你一张图,你要对其中的每个pixel做分类,…

转载:http://www.csdn.net/article/2014-07-10/2820600 人工智能被认为是下一个互联网大事件,当下,谷歌.微软.百度等知名的高科技公司争相投入资源,占领深度学习的技术制高点,百度在2014年5月19日宣布曾领导谷歌的深度学习项目——Google Brain ,被誉为谷歌大脑之父的Andrew Ng加盟百度,正式领导百度研究院工作,尤其是Baidu Brain计划.7月7日,他应邀做客中国科学院自动化研究所,发表了<Deep Learning:Overvi…

作者:王嘉俊 王婉婷 TensorFlow 是 Google 第二代深度学习系统,今天宣布完全开源.TensorFlow 是一种编写机器学习算法的界面,也可以编译执行机器学习算法的代码.使用 TensorFlow 编写的运算可以几乎不用更改,就能被运行在多种异质系统上,从移动设备(例如手机和平板)到拥有几百台的机器和几千个 GPU 之类运算设备的大规模分布式系统. TensorFlow 降低了深度学习的使用门槛,让从业人员能够更简单和方便地开发新产品.作为Google 发布的“平台级产品”,很多…

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…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

作者简介:akshay pai,数据科学工程师,热爱研究机器学习问题.Source Dexter网站创办人. TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序.而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上. 这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者根据自身所需进一步予以改进. TensorFlow简介 如果你已经知道…

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten…

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9…

深度学习调用TensorFlow.PyTorch等框架 一．开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型.欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化. 支持TensorFlow.PyTorch.TorchScript和Keras等深度学习框架. 使用一个API从任何支持的框架运行模型,运行TensorFlow模型看起来就像运行PyTorch模型. x = np.array([1, 2, 3, 4]) y =…

最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础…

1. 深度学习简介 2. TensorFlow系统介绍 3. Hello TensorFlow 4. CNN看懂世界 5. RNN能说会道 6. CNN LSTM看图说话 7. 损失函数与优化算法 TensorFlow的出现和成熟,改变了深度学习的入门和深造路径.今天我们完全可以从具体需求出发,以实践主导,比较容易地入门这一前沿人工智能技术.但是要超越写写例子.做做Demo的层次,创造性地解决新问题,必须在理论上达到一定的理解高度.本书就是沿着这样一个思路展开的,本书作者开辟了一条由实践主导.兼…

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https…

自学人工智能的第一天 "TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.本书为 TensorFlow 入门参考书,旨在帮助读者以快速.有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书 . “互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”.“互联网+打车”…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

原文:[C#]6.0新特性浅谈 C#6.0出来也有很长一段时间了,虽然新的特性和语法趋于稳定,但是对于大多数程序猿来说,想在工作中用上C#6.0估计还得等上不短的一段时间.所以现在再来聊一聊新版本带来的新特性可能也还不算晚吧? 一.nameof关键字 这绝对是整个新版本最让我期待的内容,它给代码重构带来了巨大的便利.先来看一下它是怎么使用的吧: string s; Console.WriteLine(nameof(s)); s = nameof(s.Length); Console.WriteL…