在处理深度学习分类问题时,会用到一些评价指标,如accuracy(准确率)等.刚开始接触时会感觉有点多有点绕,不太好理解.本文写出我的理解,同时以语音唤醒(唤醒词识别)来举例,希望能加深理解这些指标. 1,TP / FP / TN / FN 下表表示为一个二分类的混淆矩阵(多分类同理,把不属于当前类的都认为是负例),表中的四个参数均用两个字母表示,第一个字母表示判断结果正确与否(正确用T(True),错误用F(False),第二个字母表示判定结果(正例用P(Positive),负例用N(Nega

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

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基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/271 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

英特尔与 Facebook 曾联手合作,在多卡训练工作负载中验证了 BFloat16 (BF16) 的优势:在不修改训练超参数的情况下,BFloat16 与单精度 32 位浮点数 (FP32) 得到了相同的准确率.现在,英特尔发布了第三代英特尔 至强 可扩展处理器(代号 Cooper Lake),该处理器集成了支持 BF16 的英特尔 深度学习加速技术(英特尔 DL Boost),可大幅提升训练和推理能力,并且也支持去年推出的英特尔 深度学习 INT8 加速技术. 英特尔和 Facebook 不

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum1 = tf.add(a,b) # 在session外边打印时只能查看对象 # 程序的图 a,b,s

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度

乳腺癌是全球第二常见的女性癌症.2012年,它占所有新癌症病例的12%,占所有女性癌症病例的25%. 当乳腺细胞生长失控时,乳腺癌就开始了.这些细胞通常形成一个肿瘤,通常可以在x光片上直接看到或感觉到有一个肿块.如果癌细胞能生长到周围组织或扩散到身体的其他地方,那么这个肿瘤就是恶性的. 以下是报告: 大约八分之一的美国女性(约12%)将在其一生中患上浸润性乳腺癌. 2019年,美国预计将有268,600例新的侵袭性乳腺癌病例,以及62,930例新的非侵袭性乳腺癌. 大约85%的乳腺癌发生在没有乳

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其

https://mp.weixin.qq.com/s/_xILvfEMx3URcB-5C8vfTw 这个库的目的是探索用深度学习进行NLP文本分类的方法. 它具有文本分类的各种基准模型,还支持多标签分类,其中多标签与句子或文档相关联. 虽然这些模型很多都很简单,可能不会让你在这项文本分类任务中游刃有余,但是这些模型中的其中一些是非常经典的,因此它们可以说是非常适合作为基准模型的. 每个模型在模型类型下都有一个测试函数. 我们还探讨了用两个seq2seq模型(带有注意的seq2seq模型,以及tr

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,

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本文转载自:https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52554582 这个系列主要记录我在学习各个深度学习算法时候的笔记,因为之前已经学过大概的概念,所以这轮学习比较着重于公式推导和具体实现,而对概念上的描述不多,因此比较适合对此有一定基础的同学. 在正式开始写深度学习的知识之前,会有两节传统神经网络的内容,因为深度学习中大量运用了以往神经网络的知识.搞懂传统的神经网络如何工作是很有必要的,有助于对之后的学习打下坚实的基础. 1. log

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖

机器学习起源于神经网络,而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域.最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用,使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩. 时尚产业是深度学习的目标领域之一.闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行产品推荐和服装的属性分类.裙子样式是通过Facebook的Torch库来自动地识别其适用场合.裙子轮廓.领口和袖子类型的.Torch使用由ImageNet数据集训练得到的模型来利用每张图片已经具有的标签,并通过Gilt选定的具体特征来增强它

模型汇总24 - 深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理.分类及应用 lqfarmer 深度学习研究员.欢迎扫描头像二维码,获取更多精彩内容. 946 人赞同了该文章 Attention是一种用于提升基于RNN(LSTM或GRU)的Encoder + Decoder模型的效果的的机制(Mechanism),一般称为Attention Mechanism.Attention Mechanism目前非常流行,广泛应用于机器翻译.语音识别.图像标注(Image Caption)