卷积神经网络(CNN)概述 Introduce 卷积神经网络(convolutional neural networks),简称CNN。卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别、语音识别等任务。本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍,首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势,其次介绍卷积神 ...
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2020-08-15 23:57:30
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一、代码练习 完善HybridSN高光谱分类网络 HybridSN 高光谱分类 Roy, G. Krishna, S. R. Dubey, B. B. Chaudhuri HybridSN: Exploring 3-D–2-D CNN Feature Hierarchy for Hyperspect ...
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2020-08-15 22:38:06
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阅读一个方向paper的方法 1、从arv、github、博客上收集论文,从各种途径上收集 2、将所有文章制作一个(0%-100%)的表格 3、每篇文章读取10%,自己决定每篇文章要不要继续读下去,并且还可以通过其他的paper对其引用、 批评来判断这个paper是否值得学习。 4、删除价值不高的p ...
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2020-08-10 19:49:33
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人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学,目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式,而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示,目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练,新功能的开发需要近万张标注图片训练,而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果,正如著名科
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2020-08-10 18:33:05
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第三周:卷积神经网络 part2 【第一部分】 问题总结 1.在第二部分代码练习中可以发现每次的测试结果都会不同, 是否这种误差存在于所有CNN模型 是否这种误差是在一定的取值范围内 【第二部分】 代码练习 1、MobileNetV1 MobileNetV1 网络:简要阅读谷歌2017年的论文《Mo ...
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2020-08-08 21:17:53
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原文:Deep Learning with TensorFlow Second Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 ...
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2020-08-06 20:42:18
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上一讲笔者和大家简单介绍了强化学习的相关概念,了解了Q-Learning算法及其简单实现实例。本节笔者将在上一讲的基础上,将强化学习回归到深度学习的主题上。 深度强化学习 强化学习+深度学习的一个结果就是形成了深度强化学习这样的新领域,本节我们先简单介绍一下深度强化学习,然后来看一下深度神经网络是如 ...
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2020-08-05 14:24:05
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CV: 1. 常见的模型加速方法 2. 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 3. 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的,假设网络拟合能力无限强 4. ROIPool和ROIAlign的区别 5. 介绍常见的梯度下降优化方法 6. Detect ...
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2020-08-04 09:55:07
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##AI studio AI studio是一个集项目、数据集、课程、比赛、认证于一体的综合性社区。AI studio有丰富的公开项目,提供给用户学习,并且每个项目都可以直接运行,用户可以选择不同配置的运行环境,环境默认为Notebook。我对计算机视觉方面的项目较为感兴趣,fork了通过Paddl ...
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2020-08-03 00:46:14
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激活函数:增加非线性 如果不用激活函数,每一层节点的输入都是上层输出的线性函数。无论神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,因此网络的逼近能力就相当有限。 Sigmoid: 将输入的连续实值变换为0-1的输出。反向传播中易发生梯度消失,输出不对称(只输出正值) tanh: 输 ...
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2020-07-31 14:08:43
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