作者 | 李秋键 责编 | Carol 封图 | CSDN 下载自视觉中国 众所周知随着人工智能智能的发展,人工智能的落地项目也在变得越来越多,尤其是计算机视觉方面. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:1097524789 所以今天我们也是做一个计算机视觉方面的训练,

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

大多数人听到深度学习,都会望而却步,因为会觉得很难,在这个人工智能飞速进步的时代,我也来抓一下时代的尾巴~ 两周前,我开始接触到python和Turicreate框架,经过不懈的努力,终于有所收获,特在此总结一下经验,如有不妥,欢迎指正. 如何让机器来识别图像?感觉好难是吗,想想人是怎么识别一条猫和一条狗的呢?我们看到了它们有不同的特征对吧,如果机器要区分它们,也要来获取特征,这就需要图像的特征提取,这里需要数字图像处理的一点知识,图片都是由像素组成的,我们一般的彩色图片都是RGB图片,它的每一

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026807 使用浅层神经网络识别图片中的英文字母 一.实验介绍 1.1 实验内容 本次实验我们正式开始我们的项目:使用神经网络识别图片中的英文字母. 激动人心的时刻到了,我们将运用神经网络的魔力,解决一个无法使用手工编程解决的问题.如果你(自认为)是一个程序员,本次实验结束后,你将变得与其他只会手工编写程序的程序员不同. 1.2 实验知识点 “浅层”与“深度”的区别 泛化性能 随机梯度下降算法

使用python实现深度神经网络 3 快速计算梯度的魔法--反向传播算法 快速计算梯度的魔法--反向传播算法 一.实验介绍 1.1 实验内容 第一次实验最后我们说了,我们已经学习了深度学习中的模型model(神经网络).衡量模型性能的损失函数和使损失函数减小的学习算法learn(梯度下降算法),还了解了训练数据data的一些概念.但是还没有解决梯度下降算法中如何求损失函数梯度的问题. 本次实验课,我们就来学习一个能够快速计算梯度的算法--反向传播算法(backpropogate algorith

https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026796 导数与梯度.矩阵运算性质.科学计算库numpy 一.实验介绍 1.1 实验内容 虽然在实验一中我想尽量少的引入(会让人放弃继续学习的)数学概念,但我似乎还是失败了.不过这几乎是没有办法的事,要想真正学会深度学习,没有一定的数学基础(高等数学.线性代数.概率论.信息论等),(几乎)是不可能的.学深度学习不学其中的原理你可能能够学会搭建模型,但当模型出了问题或者无法训练出好的结果时,不懂

领导让我每天手工录入BI系统中的数据并判断数据是否存在异常,若有异常点,则检测是系统问题还是业务问题.为了解放双手,我决定写个程序完成每天录入管理驾驶舱数据的任务.首先用按键精灵录了一套脚本把系统中的数据都截图保存下来,然后就是图像识别的事了. 图像文本识别的步骤一般为图像预处理,图片切割,特征提取.文本分类和图像文本输出几个步骤,我们也可以按这个步骤来识别图像中的数字. 一.图像预处理 在图像预处理中,验证码识别还要对图像进行去燥,文字还原等比较复杂的处理,由于我的图像没什么干扰因素,所以直接

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

使用python实现深度神经网络 1(转) https://blog.csdn.net/oxuzhenyi/article/details/73026790

目录 1 构建数据 2 随机初始化数据 3 前向传播 4 计算损失 5 反向传播 6 更新参数 7 构建模型 8 预测 9 开始训练 10 进行预测 11 以图片的形式展示预测后的结果 搭建简单神经网络来识别图片中是否有猫 代码借鉴地址:纯用NumPy实现神经网络 搭建一个简单易懂的神经网络来帮你理解深度神经网络 通过简单的猫识别的例子来帮你进一步进行理解 本代码用 numpy 来实现,不含有正则化,批量等算法 这里我们先来理清楚神经网络的步骤 (1) 构建数据.我们要构建出这样的一个数据,sh

两种办法,一种是用百度的API,效果还可以,不过好像每天有50次的调用的限制 from aip import AipImageClassify import cv2 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'X' API_KEY = 'X' SECRET_KEY = 'XX' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648 1.

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?修改 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心   个人觉得CNN.RNN和DNN不能放在一起比较.DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

Keras介绍   Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow.Theano.MXNet以及CNTK.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果.Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6.   Keras,在希腊语中意为"角"(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行.那么,既然有了TensorFlow(或Theano.M

CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络) CNN 专门解决图像问题的,可用把它看作特征提取层,放在输入层上,最后用MLP 做分类. RNN 专门解决时间序列问题的,用来提取时间序列信息,放在特征提取层(如CNN)之后. DNN 说白了就是 多层网络,只是用了很多技巧,让它能够 deep .   什么是深度学习 深度学习=深度神经网络+机器学习 人工智能 > 机器学习 > 表示学习 > 深度学习   神经元模型 输入信号.加权求和.加偏置.激活函数.输出 全连

转载请声明 http://blog.csdn.net/u013390476/article/details/50925347 前言: 围棋的英文是 the game of Go,标题翻译为:<用深度神经网络和树搜索征服围棋>.译者简单介绍:大三,211,计算机科学与技术专业,平均分92分,专业第一.为了更好地翻译此文.译者查看了非常多资料.译者翻译此论文已尽全力,不足之处希望读者指出. 在AlphaGo的影响之下,全社会对人工智能的关注进一步提升. 3月12日,AlphaGo 第三次击败李世石