ZFNet=(conv+relu+maxpooling)×2+(conv+relu)×3+fc×2+softmaxZFNet=(conv+relu+maxpoo...
Introduce AlexNet网络 提出于2012年，Hinton大神带领团队在ImageNet图像分类竞赛上夺魁，成为了深度学习的转入兴盛的拐点，因此2012年被称为“计算机视觉领域中的深度学习元年...该网络证明了CNN在复杂模型下的有效性，CNN在计算机视觉领域迎来“井喷”式的大发展。...网络层面： 使用了 Dropout：防止过拟合的。 使用了 ReLU激活函数：避免了正半轴的梯度消失。 使用了 局部响应归一化 (LRN)：利用临近的数据做归一化。
该作法的优势和劣势见深度学习: 感受野 (receptive field)。 Version VGG网络结构有以下六种版本： ? 其中最常见的当属 VGG16 以及 VGG19 。...它们由于结构简单，清晰明了，被其他很多网络沿用。比如SegNet就直接沿用了VGG16的前13层。 Structure VGG16 结构如下： ? VGG19 结构如下： ?
该网络在字符识别上取得了高于99%的准确率，因此主要被用于字符识别的卷积神经网络。
Introduce 提出了 Inception_v1，开启了伟大的Inception系列，并刷新了网络的深度新记录。...这是一种 类似于 网中网（Network In Network）的结构，即原来的结点也是一个网络。 Paper：Going Deeper with Convolutions Structure ?...其中1*1卷积主要用来降维，用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大，能够带来2-3倍的性能提升。
利 能以更加紧凑简洁的方式来表达比浅层网络 大得多的 函数集合 。 弊 不好收敛： 更容易过拟合 (即局部最优)。 收敛慢。 梯度问题 (弥散 / 爆炸)。 总结 深度神经网络就像一个数学公式。...---- [1] 深层学习为何要“Deep”（上） [2] 深层学习为何要“Deep”（下）
除去这些因素，AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法，从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。 ...换句话说，一层隐含层就强大到可以学习任何函数了。这说明我们在多隐含层（如深度网络）的实践中可以得到更好的结果。 ...下面我们来看看一些深度学习的算法是如何面对这些难题的。 自编码器 大多数的机器学习入门课程都会让你放弃前馈神经网络。但是实际上这里面大有可为——请接着看。 ...深度网络 到现在为止，我们已经学习了隐含层中强大的特征探测器——自编码器和RBM，但现在还没有办法有效的去利用这些功能。实际上，上面所用到的这些数据集都是特定的。...神经网络的思想已经出现了很长时间，但是今天，你如果身处机器学习领域而不知道深度学习或其它相关知识是不应该的。
你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学习，第 2 章：线性代数 深度学习，第 3 章：概率与信息论 深度学习，第 4 章：数值计算 你必须知道编程知识以便开发和测试深度学习模型。...★★ 神经网络基础 神经网络是强大的机器学习算法。它们构成了深度学习的基础。 一个交互可视化的教程，介绍了神经网络的基础——显示简单的神经网络如何做线性回归 ★ 1....改进神经网络学习的方式 ★ 5. 为什么深度神经网络难以训练？★ 7. 深度学习的正规化 ★★★ 8. 优化训练的深度模型 ★★★ 11....深度学习 ★ 9....★★★ 在 TensorFlow 中使用深度学习进行图像修复——生成对抗网络的另一个应用。
： 1.定义神经网络结构（输入单元数，隐藏单元数等）。...一旦构建nn_model()并学习了正确的参数，就可以对新数据进行预测。...说明：反向传播通常是深度学习中最难（最具数学性）的部分。为了帮助您，这里再次是关于反向传播的演讲的幻灯片。您将要使用此幻灯片右侧的六个等式，因为您正在构建向量化实现。...与逻辑回归不同，神经网络能够学习甚至高度非线性的决策边界。...稍后您还将学习正则化，它允许您使用非常大的模型（例如n_h = 50）而不会过度拟合。
神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。...三、深度学习优势 监督学习中，主要处理的数据类型有两种：结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，就是类似数据库表的形式，指定一些特征值和一些结果。计算机一直以来都很擅长与处理这类内容。...复杂的过程意味着大量复杂的计算，深度学习相比普通的机器学习，有效解决此类问题。 四、深度学习兴起的原因 深度学习，并不是近期才有的概念，但是最近才开始火起来。...但是，对于数据量不大的情况，深度学习未必会比普通的机器学习算法快，反而有可能诸如SVM等算法效果更好。...如下图所示： 多层神经网络，则分为输出层、隐藏层1、隐藏层2、输出层等，如下图所示： 六、总结 这是深度学习微专业的第一课，算是一个概述类的课程，对神经网络有个非常初步的了解，后面要开始深入的学习了
具体见 深度学习: 学习率 (learning rate) 批规范化 批规范化，batch normalization，即著名的BN操作。...作用： 缩小输入空间，从而降低调参难度； 防止梯度爆炸/消失，从而加速网络收敛。 影响： 该质优价廉的设计目前几乎成了CNN标配。...具体见 深度学习: Batch Normalization (归一化) 模型优化算法 优化算法 类型 包括 一阶优化法 和 二阶优化法。...具体见 深度学习: 模型优化算法 。 迁移学习 在已经预训练好的模型上进行 微调 。 优势： 高效快捷。 目前，大部分的模型训练都是 迁移学习 ，已经很少有人从头开始新训练一个模型了。...具体见 深度学习: 迁移学习 (Transfer Learning) 。 ---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册
神经网络和深度学习（一）——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。...三、深度学习优势 监督学习中，主要处理的数据类型有两种：结构化数据和非结构化数据。 结构化数据，就是类似数据库表的形式，指定一些特征值和一些结果。计算机一直以来都很擅长与处理这类内容。...复杂的过程意味着大量复杂的计算，深度学习相比普通的机器学习，有效解决此类问题。 ? 四、深度学习兴起的原因 深度学习，并不是近期才有的概念，但是最近才开始火起来。...但是，对于数据量不大的情况，深度学习未必会比普通的机器学习算法快，反而有可能诸如SVM等算法效果更好。 ?...多层神经网络，则分为输出层、隐藏层1、隐藏层2、输出层等，如下图所示： ? 六、总结 这是深度学习微专业的第一课，算是一个概述类的课程，对神经网络有个非常初步的了解，后面要开始深入的学习了。
一、机器学习常规套路： 1.收集数据并给定标签 2.训练一个分类器 3.测试，评估 二、K近邻算法(了解) 计算流程： 1、计算已知类别数据集中的点与当前点的距离 2、按照距离依次排序 3、选取与当前点距离最小的...K个点 4、确定前K个点所在类别的出现概率 5、返回前K个点出现频率最高的类别作为当前点预测分类 三、神经网络基础 神经网络用来做网络和回归； 1、线性函数：从输入-->输出的映射； W权重参数，b未调参数
深度学习听起来很高大上，其实在此之前被人们称为“有很多隐含层的神经网络”。由此可见两者具有密不可分的联系。...我在2008年做数模竞赛时，那时正好读大二，第一次接触到神经网络知识，并将其运用到我们的模型中。 当时Python还默默无闻，所以运用C语言编程后，还调试了不少时间，好在最后收敛了，结果还不错。...后来我惊异于深度学习的发展，其在图像识别、语言识别、自然语言处理、基于结构化数据的决策等方面攻城掠地，出现了大量可落地的产品甚至一批独角兽公司。...Andrew Ng开设了“深度学习工程师”的微专业，此文为其第一门课“神经网络和深度学习”的读书笔记。我花了一些时间，仔细学习了两遍，具体如下：
相比之下，由于理论分析的难度大，训练方法又需要很多经验和技巧，这个时期浅层人工神经网络反而相对沉寂。 深度学习是机器学习的第二次浪潮。 ...这篇文章有两个主要观点：1）多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2）深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 ...这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合（因为深度网络的神经元和参数太多了）。
性能对比 年份表 网络 提出的年份 意义 LeNet 1998 鼻祖 AlexNet 2012 兴盛 ZF-net 2013 GoogleNet 2014 VGG 2014 ResNet 2015
该设计后来为 ResNet 和 Inception 等网络模型所借鉴。...提供了网络层间映射的一种新可能；2. 增加了网络卷积层的非线性能力。 先前CNN中的 全连接层 被替换为了 全局池化层 (global average pooling)： ?...---- [1] 深度学习: global pooling (全局池化)
深度学习-手写数字识别（卷积神经网络） 概述 * 数据来源手写数据（kersa） * 方法：卷积神经网络 * 评估准确率 代码 # 构建卷积层 from keras import layers from..., 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) Using TensorFlow backend. # 添加常规的密集神经网络部分...layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # 通过summary来查看构建的卷积神经网络...test_acc 10000/10000 [==============================] - 0s 48us/step 0.9894000291824341 在之前的分类学习中...，使用普通的神经网络能够达到97.8的精确度，使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度 原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程，第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1)
RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。 放大之后是这样： ?...当然，这些都是 RPN网络 之后 的操作了，严格来说并 不属于 RPN 的范围 了。 图中 绿框内 为 RPN ，红圈内 为 RoI 以及其对应的 Pooling 操作： ?
RPN的运用使得region proposal的额外开销就只有一个两层网络。...当然，这些都是 RPN网络 之后 的操作了，严格来说并 不属于 RPN 的范围 了。
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