读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"

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

<深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. 

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

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇 提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测 期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2

( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流.控制中心.深度学习模型训练集群.模型在线预测服务等核心部分的设计.架构经验.微博深度学习平台极大地提升了深度学习开发效率和业务迭代速度,提高了深度学习模型效果和业务效果. 人工智能和深度学习 人工智能为机器赋予人的智能.随着计算机计算能力越来越强,在

学习深度学习时,我想<Python深度学习>应该是大多数机器学习爱好者必读的书.书最大的优点是框架性,能提供一个"整体视角",在脑中建立一个完整的地图,知道哪些常用哪些不常用,再据此针对性地查漏补缺就比较方便了,而如果直接查文档面对海量的API往往会无所适从. 全书分为两大部分,第一部分是对于深度学习的全局介绍,包括其与人工智能.机器学习的关系,一些相关的基本概念如张量(tensor).梯度下降.神经网络.反向传播算法等等.其中第三章举了三个简单的例子,分别对应的任务是二分

深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效

第二课 传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件”  期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

空洞卷积, 从图中可以看出,对于一个3*3的卷积,可以通过使用增加卷积的空洞的个数,来获得较大的感受眼, 从第一幅图中可以看出3*3的卷积,可以通过补零的方式,变成7*7的感受眼,这里补零的个数为1,即dilated等于2 空洞卷积在语义分割中的使用较多,因为涉及到向下卷积和向上卷积,为了不使用padding降低图片的维度,造成feature_map的信息损失,同时又可以在一定程度上增加感受眼.使用了这种空洞卷积的方式,增加感受眼,在语义分割中的使用方法是:使用多个不同尺度的空洞卷积,将最后的结

反卷积操作: 首先对需要进行维度扩张的feature_map 进行补零操作,然后使用3*3的卷积核,进行卷积操作,使得其维度进行扩张,图中可以看出,2*2的feature经过卷积变成了4*4.    3*3的卷积经过扩张以后形成了5*5                          feature_map为偶数                                              feature_map为偶数 代码:主函数 with tf.variable_scope('

1. batch_normalize(归一化操作),公式:传统的归一化公式 (number - mean) / std, mean表示均值, std表示标准差 而此时的公式是 scale * (num - mean) / std + beta  #scale 和 beta在计算的过程中会进行不断的更新,以使得数据可以产生多样性的分步 即 经过一次卷积层后,进行一次归一化操作,同时进行一次激活操作 x = conv_layer(x, [5, 5, 3, 64], 1) x = batch_norm

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,