感知机（perceptron）是由输入空间（特征空间）到输出空间的函数：f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机的权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表示的是特征空间的一个超平面，即分离超平面。首先感知机的数据集是对线性可分的数据集的，所谓线性可分就是存在这么一个超平面可以把 ...
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2018-10-26 10:38:27
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参考 "YOLO（You Only Look Once）算法详解" " YOLO算法的原理与实现 " 一、介绍 YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YO ...
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2018-09-29 14:42:22
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下文会出现以下知识点：神经网络的计算流程。 TensorFlow游乐场： 网址：http://playground.tensorflow.org。 神经网络简介： 在机器学习中，所有描述一个实体的数字的组合就是一个实体的特征向量。 目前主流的神经网络都是分层的结构，第一层是输入层，代表每一个特征的取 ...
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2018-09-22 19:45:08
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色情行业，或许是对信息渠道最敏锐、利用各类信息渠道进行传播最“充分”的“行业”。这些年，社交 App、直播、短视频等新的互联网应用方式，都难逃色情内容的“骚扰”。哪里人多，色情内容就能立刻扑过去，在海量内容的浪潮中输出色情图片、视频等不法内容，严重影响网站、App 的运营安全。高效并准确地鉴别、剔除 ...
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2018-09-18 14:21:50
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Abstract 设计移动设备上的CNN具有挑战性，需要保证模型小速度快准确率高，人为地权衡这三方面很困难，有太多种可能结构需要考虑。 本文中作者提出了一种用于设计资源受限的移动CNN模型的神经网络结构搜索方法。作者提出将时间延迟信息明确地整合到主要目标中，这样搜索模型可以识别一个网络是否很好地平衡 ...
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2018-09-02 18:38:25
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看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察f ...
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2018-08-28 23:49:52
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全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional Neural N... ...
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2018-08-18 00:42:50
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RNN（Recurrent Netural Network）循环神经网络，用来处理和预测序列数据，在语音识别，语言描述，翻译等领域有很好的运用。 传统神经网络结构如CNN是假设所有的input之间是相互独立的，output之间也相互独立，但实际中会存在由前面几个字去推测后面的词，这个时候CNN的假设 ...
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2018-08-07 20:46:50
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本文假设你已经对基本的神经网络结构，梯度下降法有一定的了解。 反向传播，主要是链式法则的反复应用。（链式法则是微积分中的求导法则，用于求一个复合函数的导数） 一个基本的神经网络模型可以表示为如下图所示： \L_{1}层是输入层，\L_{2}层是隐藏层，\L_{3}层是输出层。 1. 参考文献：htt ...
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2018-07-26 21:22:41
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2 TensorFlow和其他深度学习框架的对比 18 2.1 主流深度学习框架对比 18 2.2 各深度学习框架简介 20 TensorFlow TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户?方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或者CUDA代码。 TensorFl ...
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2018-07-22 13:04:41
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