写在前面: 一直没有整理的习惯,导致很多东西会有所遗忘,遗漏.借着这个机会,养成一个习惯. 对现有东西做一个整理.记录,对新事物去探索.分享. 因此博客主要内容为我做过的,所学的整理记录以及新的算法.网络框架的学习.基本上是深度学习.机器学习方面的东西. 第一篇首先是深度学习图像分割——U-net网络方面的内容.后续将会尽可能系统的学习深度学习并且记录. 更新频率为每周大于等于一篇. 深度学习的图像分割来源于分类,分割即为对像素所属区域的一个分类. 有别于机器学习中使用聚类进行的图像分割,深度学…

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代,亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的技术,会不会感觉马上就out了?现在救命稻草来了,<零基础入门深度学习>系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平.零基础意味着你不需要太多的数学知识,只要会写程序就行了,没错,这是专门为程序员写的文章.虽然文中会有很多公式你也许看不懂,但同时也会有更多的代码,程序员的你一定能看懂的(我周围是一群狂热的Clean…

深度学习--手动实现残差网络 辛普森一家人物识别 目标 通过深度学习,训练模型识别辛普森一家人动画中的14个角色 最终实现92%-94%的识别准确率. 数据 ResNet介绍 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 残差网络(ResNet)是微软亚洲研究院的何恺明.孙剑等人2015年提出的,它解决了深层网络训练困难的问题.利用这样的结构我们很容易训练出上百层甚至上千层的网络. 残差网络的提出,有效地缓解了深度学习两个大问题 梯度消失:当使用深层的网络时…

[前言]      本文首先介绍生成式模型,然后着重梳理生成式模型(Generative Models)中生成对抗网络(Generative Adversarial Network)的研究与发展.作者按照GAN主干论文.GAN应用性论文.GAN相关论文分类整理了45篇近两年的论文,着重梳理了主干论文之间的联系与区别,揭示生成式对抗网络的研究脉络. 本文涉及的论文有: Goodfellow Ian, Pouget-Abadie J, Mirza M, et al. Generative adver…

#简单的循环网络 #-*-coding:utf-8 -*- from keras.datasets import imdbfrom keras.preprocessing import sequence max_fetaures = 10000maxlen = 500batch_size = 32print("Loading data...")(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path="/home/d…

一:二分类(Binary Classification) 逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法.在二分类问题中,我们的目标就是习得一个分类器,它以对象的特征向量作为输入,然后预测输出结果…

代码: def forward(self, x): ''' 根据式1-式6进行前向计算 ''' self.times += 1 # 遗忘门 fg = self.calc_gate(x, self.Wfx, self.Wfh, self.bf, self.gate_activator) self.f_list.append(fg) # 输入门 ig = self.calc_gate(x, self.Wix, self.Wih, self.bi, self.gate_activator) self.…

前面我们学习过深度学习中用于加速网络训练.提升网络泛化能力的两种策略:Batch Normalization(Batch Normalization)和Layer Normalization(LN).今天讨论另一种与它们类似的策略:Weight Normalization(Weight Normalization).Weight Normalization是Batch Normalization的一种变体,与Batch Normalization最大不同点:对神经网络的权值向量W进行参数重写Re…

CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能 转载请注明作者:梦里茶 目录 机器学习与跨媒体智能 传统方法与深度学习 图像分割 小数据集下的深度学习 语音前沿技术 生成模型 基于贝叶斯的视觉信息编解码 珠算:基于别噎死推断的深度生成模型库 图像与视频生成的规则约束 景深风景生成 骨架约束的人体视频生成 跨媒体智能 视频检索的哈希学习 多媒体与知识图谱 基于锚图的视觉数据分析 视频问答 细粒度分类 跨媒体关联与检索(待补充) 正片开始 传统方法与深度学习 图像分割 图像分割是医疗图像中一个很重要的任务…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…