摘要： 本文對多層感知器和反向傳播進行入門級的介紹。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型，啟發(fā)自人類大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型，啟發(fā)自人類大腦處理信息的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
本文是對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)進行介紹，主要內(nèi)容包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LeNet-5結(jié)構(gòu)分析、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意事項。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念
1. 人臉檢測 “人臉檢測(Face DetecTIon)”是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術(shù)。 人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列(0
CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅(qū)的兩種最常見的深度學習模型。圖1展示了在NLP任務(wù)中使用CNN模型的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。一般而言，輸入的字或者詞用Word Embedding的方式表達，這樣
嚴格來說不是在講Python而是講在Python下使用OpenCV。本篇將介紹和深度學習數(shù)據(jù)處理階段最相關(guān)的基礎(chǔ)使用，并完成4個有趣實用的小例子： - 延時攝影小程序 - 視頻中截屏
引言和數(shù)據(jù) 歡迎閱讀 Python 機器學習系列教程的回歸部分。這里，你應(yīng)該已經(jīng)安裝了 Scikit-Learn。如果沒有，安裝它，以及 Pandas 和 Matplotlib。
應(yīng)該掌握哪門編程語言，才能獲得機器學習或數(shù)據(jù)科學的工作機會呢？這是一個銀彈的問題。許多論壇都在辯論這個問題。我會在本文中提供自己的答案，并解釋原因，但是我們要先來查看一些數(shù)據(jù)。畢竟，機器學習和數(shù)
開源的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力。那么如何決定哪個開源框架最適合你呢？本文試圖通過對比深度學習各大框架的優(yōu)缺點，從而為各位讀者
訓(xùn)練專項網(wǎng)絡(luò) 還記得我們在開始時丟棄的70％的培訓(xùn)數(shù)據(jù)嗎？結(jié)果表明，如果我們想在Kaggle排行榜上獲得一個有競爭力的得分，這是一個很糟糕的主意。在70％的數(shù)據(jù)和挑戰(zhàn)的測試集中，我們的模
上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是計算機視覺領(lǐng)域近期取得
Pybrain號稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學習庫，但是它偏偏就沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到N
Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這第一個穩(wěn)定版將是深度學習框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFl
Pybrain號稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學習庫，但是它偏偏就沒有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到N
摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷積層和池化層來建立一個簡單的ConvNet體系結(jié)構(gòu)，以及如何使用ConvNet去訓(xùn)練一個特征提取器，然后在使用如SVM、LogisTIc回歸等不同
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