神经网络caffe中的loss
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【机器学习】人工神经网络(ANN)浅讲
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅
yabmarlboro
8年前
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深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读
早期成果 卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种,在机器视觉的很多问题上都取得了当前最好的效果,另外它在自然语言处理,计算机图形学等领域也有成功的应用。 第一个真正意义上的卷积神经网络由LeCun在1989年提出[1],后来进行了改进,它被用于手写字
技术小能手
7年前
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利用pytorch实现神经网络风格迁移Neural Transfer
风格迁移 Neural Transfer 风格迁移,即获取两个图片(一张内容图片content-image、一张风格图片style-image),从而生成一张新的拥有style-image图像风格的内容图像。如上图,最右边的乌龟图像拥有了中间海浪图像的风格。
郭大瘦
8年前
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如何用 Caffe 生成对抗样本?这篇文章告诉你一个更高效的算法
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN:如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法,出自Christian Szegedy的论文《Intriguing properties of neural networks》: 其中
玄学酱
8年前
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机器学习初学者入门实践:怎样轻松创造高精度分类网络
这是一个为没有人工智能背景的程序员提供的机器学习上手指南。使用神经网络不需要博士学位,你也不需要成为实现人工智能下一个突破的人,你只需要使用现有的技术就行了——毕竟我们现在已经实现的东西已经很突破了,而且还非常有用。我认为我们越来越多的人将会和机器学习打交道
沉默术士
8年前
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关于深度学习(deep learning)的常见疑问 --- 谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清
问答环节 问:在finetuning的时候,新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小,只能缩放到同样的大小吗?” 答:对的:) 问:目前dl在时序序列分析中的进展如何?研究思路如何,能简单描述一下么答:这个有点长,可以看看google最近的一系
@dailidong@
9年前
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杂谈CNN:如何通过优化求解输入图像
机器学习和优化问题 很多机器学习方法可以归结为优化问题,对于一个参数模型,比如神经网络,用 y=f(x;θ) 来表示的话,训练模型其实就是下面的参数优化问题: 其中 L 是loss function,比如神经网络中分类常用的 cross-entropy。 CN
玄学酱
8年前
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深度学习:随机值不可思议的有效性
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文 ICLR 2017会议于法国土伦召开,我们收到了截止日期内提交的论文,与预期的关于深度学习新研究的涓涓细流不同,我们迎来了一场凶猛的洪水。这是一个研究领域的宝库,每时每刻都有新的文章
【方向】
9年前
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