机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
下面分**机器学习**和**深度学习**分开理清楚... ...
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2020-06-24 21:32:08
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背景 了解深度学习中的梯度爆炸与消失的原因，及如何处理梯度爆炸与消失。 梯度消失 梯度消失是激活函数和权重矩阵初始化值，这两个因素决定的。 sigmoid函数，求导的最大值为0.25 根据链式求导法则：导数小于0.25，如果初始化的W值，再小于1，这样逐个相乘后，会导致偏差为0，最终导致网路中的参数 ...
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2020-06-24 17:49:19
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caffe是一个开源的深度学习框架，其实现依赖于许多其他的库，下面将分别介绍caffe所需的依赖库。 （1）OpenCV OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由intel公司发起并参与开发，以BSD许可 ...
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2020-06-24 12:29:42
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深度学习 – 自适应线性单元 如前所述，在 20 世纪 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元 (adaptive linearelement, ADALINE) 简单地返回函数 f(x) ...
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2020-06-23 19:17:52
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具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时，人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务，甚至比人类做得更好，例如，围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 ...
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2020-06-23 17:31:18
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本章我们将从生物神经元开始学习人工神经网络。 生物神经元 哺乳动物的大脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞。神经元参与处理和传递化学信号和电信号，它们接受信号输入，在细胞核中处理信号，如果信号强度大于某个阈值，就会把信号输出。 人类的大脑可以学习识别物体。例如，婴儿多次看到椅子，并听 ...
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2020-06-23 17:10:57
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（1）Gaussian 满足mean=0，std=1的高斯分布x～N(mean，std2) （2）Xavier 满足x～U(?a,+a)x～U(?a,+a)的均匀分布， 其中 a = sqrt(3/n) （3）MSRA 满足x～N(0,σ2)x～N(0,σ2)的高斯分布，其中σ = sqrt(2/n ...
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2020-06-22 20:56:55
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原文链接 扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的关于医学影像处理中小器官分割的论文：FocusNet: Imbalanced Large and Small Organ Segment ...
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2020-06-22 12:34:30
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本书从基本概念、内部实现和实践等方面深剖析了TensorFlow。书中首先介绍了TensorFlow设计目标、基本架构、环境准备和基础概念，着重介绍了以数据流图为核心的机器学习编程框架的设计原则与核心实现，紧着还将TensorFlow与深度学习相结合，从理论基础和程序实现这两个方面系统介绍了CNN、 ...
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2020-06-22 11:11:37
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Win10+VS2015+Openvino2019R1安装教程 一、概述 Openvino主要特点： 1. 在Intel平台上提升计算机视觉相关深度学习性能达19倍以上2. 解除CNN-based的网络在边缘设备的性能瓶颈3. 对OpenCV，OpenXV*视觉库的传统API实现加速与优化4. 基于 ...
