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 2950

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 5196

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 1148

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 1813

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 2057

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 1831

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 1469

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 8073

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