神经网络文档分割

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卷积神经网络应用：基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术

这是一篇翻译文章。介绍了一种基于最近发布的TF-Slim库与预训练模型来进行图像分割的方法。本篇文章的内容包括基于条件随机场的模型训练与后处理过程。 引言 在之前的文章中，我们实现了上采样操作，并通过将其与scikit-image库中的对应实现作比较，以确保
【方向】 9年前 29245

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的
玄学酱 8年前 2345

手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络（附代码）

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤： ● 图像输入（InputImage） ●
玄学酱 8年前 2988

Jeff Dean本科论文首次曝光！第一批90后出生时，他就在训练神经网络

22岁时，你在干嘛？ 这两天，现任Google AI掌门，传奇一般的Jeff Dean，再次收获膜拜和引发热议。全因他的本科毕业论文首次曝光。 这篇论文只有8页。 却成为1990年的最优等本科论文，被明尼苏达大学图书馆保存至今。 同时这篇论文表明，整整28年前
技术小能手 7年前 1472

用Keras开发字符级神经网络语言模型

语言模型可根据序列中出现的特定单词来预测下一个单词。可以使用神经网络在字符级别上开发语言模型。基于字符的语言模型有一个最大的优点，就是在处理单词、标点符号和其他文档结构的时候，能保持较小的词汇量和较强的灵活性。但所付出的代价是模型较大、训练较慢。然而，在神经
【方向】 8年前 2615

利用卷积神经网络（cnn）实现文本分类

卷积神经网络在情感分析中取得了很好的成果，相比于之前浅层的机器学习方法如NB、SVM效果更好，特别实在数据集较大的情况下，并且CNN不用我们手动去提取特征，原浅层ML是需要进行文本特征提取、文本特征表示、归一化、最后进行文本分类，文本特征提取主要可以分为四步：
Chin2018 7年前 4944

TensorFlow教程之完整教程 2.6 卷积神经网络

本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 卷积神经网络 注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一
知与谁同 8年前 2133

增大Batch训练神经网络：单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧

2018年中的大部分时间，我都在尝试利用训练神经网络克服GPUs的局限。无论是在包含1.5亿个参数的语言模型中，比如OpenAI’s huge Generative Pre-trained Transformer (or the recent and sim
【方向】 7年前 3449

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