因为深度学习会应用到我们大学时候学习的数学知识 线性代数。（矩阵当年想起来还是挺有意思的，有考研的经历都有感觉） 而在计算机里面如何展示矩阵的计算和应用，就需要运用到 ,是Python的一个外部库。 开始学习一下如何应用 进行数组和矩阵的运算。 [TOC] 1.生成一维数组和计算 演示效果如下: 2 ...
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2020-04-01 16:17:17
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深度学习在广泛应用于目标检测、分类等计算机视觉任务中。但这些应用往往需要很大的计算量和能耗。例如处理一张图片分类，VGG-16需要做 150亿次计算，而YOLOv3需要执行390亿次计算。 这就带来一个问题，如何在低功耗的嵌入式系统或移动设备中部署深度学习呢？一种解决办法是将计算任务转移到云侧，但这 ...
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2020-03-31 20:43:28
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1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别： 线性回归预测的是一个连续的值，不论是单变量还是多变量（比如多层感知器），他都返回的是一个连续的值，放在图中就是条连续的曲线，他常用来表示的数学方法是Y=aX+b； 与之相对的，逻辑回归给出的值并不是连续的，而是 类似于“是” 和 “否” 的回答， ...
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2020-03-30 19:35:21
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深度学习常见问题解析 计算机视觉与自动驾驶 今天 一、为什么深层神经网络难以训练？ 1、梯度消失。梯度消失是指通过隐藏层从后向前看，梯度会变得越来越小，说明前面层的学习会显著慢于后面层的学习，所以学习会卡主，除非梯度变大。 梯度消失的原因：学习率的大小，网络参数的初始化，激活函数的边缘效应等。在深层 ...
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2020-03-30 09:45:17
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前言 神奇宝贝已经是一个家喻户晓的动画了，我们今天来确认是否可以使用深度学习为他自动创建新的Pokemon。我最终成功地使用了生成对抗网络（GAN）生成了类似Pokemon的图像，但是这个图像看起来并不像神奇宝贝。虽然这个尝试失败了，但是我认为其他人可能会喜欢这个过程，现在把他分享出来。 GAN生成 ...
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2020-03-29 19:54:55
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DenseNet与残差网络（ResNet）有区别也类似。区别如下： 在跨层连接上：ResNet（左）使?相加；DenseNet（右）使?连结。 DenseNet将模块 A 直接跟模块 B 后?的所有层连接在了?起。这也是它被称 为“稠密连接”的原因。 DenseNet的主要构建模块是稠密块（dens ...
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2020-03-28 23:51:21
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文章抄自 "知乎 王贵波" 本文主要介绍了卷积 "Convolution" 的背景、基本原理、特点、与全连接的区别与联系、不同的卷积模式，进行了卷积可视化以及代码实现了一个简单的 2 维卷积操作，并针对卷积操作进行了计算优化。 目录 1. 卷积背景及原理 2. 卷积的特点（与全连接的区别与联系） 3 ...
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2020-03-28 20:18:56
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将深度学习模型的训练从单GPU扩展到多GPU主要面临以下问题：(1)训练框架必须支持GPU间的通信，(2)用户必须更改大量代码以使用多GPU进行训练。为了克服这些问题，本文提出了Horovod，它通过Ring Allreduce实现高效的GPU间通信，而且仅仅更改少量代码就可以实现多GPU训练。 T ...
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2020-03-28 13:04:36
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本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型？并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价。 回归任务，scikit-learn 亦可以实现，具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现。 载入 ...
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2020-03-27 01:11:27
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一、引入 最开始知道生成模型和判别模型，是在李航的统计学习方法里，当时的理解是：生成模型，就是同时考虑了X和Y的随机性，也就是说二者都是随机变量；判别模型，就是只考虑了Y的随机性，而X并不是个随机变量，即使X存在于条件中，但是并没有p(x)这种说法。当时同时也知道了，朴素贝叶斯和隐马尔可夫都是生成模 ...
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2020-03-27 00:47:38
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