caffe 网络过拟合

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从Caffe开始深度学习实战，徒手hack代码乐趣更多

从Geoffrey Hinton 2006年的论文算起，这一波深度学习（DL）浪潮才10年，而如果只算国内，深度学习的流行也不过5年，尽管如此，深度学习现在已经扎根中国互联网，成为BAT、京东、360、今日头条等公司的基础技术和战略技术，与之伴随的，则是深度学
以亭 7年前 8392

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@ 7年前 1831

神经网络的激活函数总结

导言 激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中，我们回答了3个关键的问题： 为什么需要激活函数？ 什么样的函数能用作激活函数？ 什么样的函数是好的激活函数？ 这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上
1833619571093157 5年前 2231

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 6年前 5196

卷积网络初始：LeNet

来做一个关于卷积神经网络的归类，先从LeNet开始： LeNet出自Yann Lecun（卷积网络之父），Yoshua Bengio（蒙特利尔大学教授，吴恩达的同门），Leon Bottou（将随机梯度下降引入学习中）三位大牛之手 这里附上LeNet的原始论
night李 6年前 2908

【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 7年前 2950

PyTorch可视化理解卷积神经网络

        如今，机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99％级别的准确率。生活中，我们每天都会运用到这一点，比如，智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面
【方向】 5年前 3203

一文看懂如何搭建AI应用：10周学会深度学习，还赢下5千美元

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 春节后第一个休息日，量子位给大家准备了一个不一样的故事。 在这个故事里，主人公David Brailovsky（就叫阿D吧）参加了一场计算机视觉比赛。这个挑战赛要求基于卷积神经网络(CNN)，做出一个识别红绿灯的人工智
行者武松 6年前 1229

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