无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识,Theano是主流的深度学习Python库之一,亦支持GPU,然而Theano入门较难,Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习,使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。教程由多层感知器及卷积神经网络,由浅入深,是不错的入门资料。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中,最受欢迎的当属Theano。然而,Theano并不是严格意义上的神经网络库,而是一个Python库,它可
哈喽,大家好,今天来让我们了解下什么是卷及神经网络,在这篇文章中,我会介绍什么是卷积神经网络,以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说,马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构,因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果,因此呢,这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析,自然语言处理,药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋,这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法,它通过模拟人脑神经网络的结构和功能,实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称CNN)是深度学习中最重要和最常用的算法之一,它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
近年来,计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度,在生活中也有很多的应用。在这篇文章中,我将描述它的工作原理、一些实际应用,以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
【新智元导读】GitHub上根据星级(stra)列出了最常用的53个深度学习项目。其中,最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表,赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
周志华教授作序力荐,展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧,一流的深度学习入门实践书!
神经网络是机器学习算法,我们可以将其用于许多应用,例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
文中的链接请点击网址:http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。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
这一份视频教程中,我会用简明的例子和手绘图,为你讲解循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的原理和使用方法。
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
昨日,ACM宣布AI界有“深度学习三巨头”之称的Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton共同获得了2018年的图灵奖,这是图灵奖1966年建立以来少有的一年颁奖给三位获奖者。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
神经网络这个概念并不陌生,但是从接触到现在这一个月的时间里,云里雾里,始终无法建立起完整的体系,能让自己顺畅地用神经网络解决一个具体问题,并进行有针对性的优化。于是决定整理近日所学,尝试搭建一个完整的知识体系。 体系的搭建想从一系列问题入手,也是我学到此刻急需彻底理清的一些问题,将陆续更新并附上链接。 神经网络是什么?解决问题的步骤(算法)是什么? 梯度下降用在神经网络的哪一步? 损失函数是干什么用的? 神经网络模型有哪些参数可以调整(优化)? 上述四问题在神经网络体系搭建(一)中解决 多层感知器是什么
监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成。监督学习算法是分析该训练数据,并产生一个推断的功能,其可以用于映射出新的实例。一个最佳的方案将允许该算法来正确地决定那些看不见的实例的类标签。这就要求学习算法是在一种“合理”的方式从一种从训练数据到看不见的情况下形成。
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。
原文:Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者: MATTHEW RUBASHKIN 翻译:冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型,评估模型的技术路线。然而,当开发者研究什么技术可应用时,却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
图像分类与识别是计算机视觉中的重要任务,它可以帮助我们自动识别图像中的对象、场景或者特征。在本文中,我们将介绍图像分类与识别的基本原理和常见的实现方法,并使用Python来实现这些模型。
摘要: 深度学习在计算机视觉领域中具有广泛的应用。本文将介绍如何使用卷积神经网络(CNN)实现一个猫狗分类器。我们将使用Python和TensorFlow框架搭建一个简单的卷积神经网络模型,并利用猫狗图像数据集进行训练和测试。通过本文,读者将了解到深度学习在图像分类任务中的基本原理和实践应用。
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽,它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多,尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用,比如Theano和TensorFlow(库包括Keras、deepy和Blocks等)。 另外的我只是在一些特别
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
在当今时代,机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99%的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部;使用Google图片搜索特定照片的能力;从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络(CNN),这一切都是可能的,卷积神经网络是一种特定类型的神经网络,也称为卷积网络。
在普通神经网络中,每个神经元都和临近层的所有神经元相连接,这称为全连接(full-connected).
安妮 编译自 Insight Data Science 量子位出品 | 公众号 QbitAI 本文作者Sheng Weng,现亚马逊Alexa项目组数据专家,莱斯大学应用物理专业已毕业博士生,主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久,他参加了Insight Data Science的青年计划——这是一个为期7周的博士后团体的交流计划,是学术界与企业界的医学数据研究交流桥梁。参加本项目期间,Sheng Weng为为医疗检测公司iSono创建了用深度学习自动检测乳腺癌的新模型,并将研究原理发布
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看。
不愿意看那一堆公式符号,却想知道卷积神经网络(Convolutional Neural Network)如何做图像分辨?分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频,希望对你有帮助。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习算法,常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征,然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。
原文标题:Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者:Ahmed Besbes 翻译:苏金六 校对:韩海畴 本文长度为10451字,建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例,详细分析卷积神经网络,手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集,在计算机视觉、自
2019年国家对人工智能加大了支持力度,媒体对人工智能的资讯报道也越来越多,刚刚结束的人工智能大会也展示了国内现在的人工智能的发展状况,“双马”对话中也处处透露出对人工智能的美好展望。
CNN 基础知识 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络,包含一个或多个卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully-connected Layer)。 示例代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------
协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标。——《原则》,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络:感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
我们可以简单的将深度神经网络的模块,分成以下的三个部分,即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块,深度神经网络本身,以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块:
这篇文章介绍如何使用Michael Nielsen 用python写的卷积神经网络代码,以及比较卷积神经网络和普通神经网络预测的效果。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了Keras实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理,并通过Keras编写CNN实现了MNIST分类学习案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
本文整理了一些深度学习领域的专业名词及其简单释义,同时还附加了一些相关的论文或文章链接。本文编译自 wildml,作者仍在继续更新该表,编译如有错漏之处请指正。
从我们深度学习项目的高层视角或概括的角度来看,我们准备了数据,现在,我们准备构建我们的模型。
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模,一般情况下都会有数学原理的支撑,比如:欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。
【新智元导读】这份指南适合有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。主要包括2个视频教程,2部重要专著,一系列深入浅出的博客文章,以及一系列实现算法的指南和代码,堪称年度最有价值深度学习资料! 深度学习是计算机科学和数学交叉的一个快速变化的领域,属于机器学习的一个相对较新的分支。机器学习的目的是教计算机根据给定的数据执行各种任务。这份指南的目标读者是已有一些数学基础,了解一些编程语言,现在想深入学习深度学习的人。 这份完全指南主要包括2个视频教程,2部重要专著,以及一系列深入浅出的博客文
卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等,这些与相互位置有一定关系的数据。
距离上次写博客已经好久好久好久了,真是懈怠的生活节奏,整天混吃等死玩游戏,前些日子做毕业设计时总算又学了点新东西。学了一点深度学习和卷积神经网络的知识,附带着详细学习了一下前段时间我觉得比较有意思的图像风格转换。毕竟是初学,顺便把神经网络方面的知识也写在前面了,便于理解。若有不对的地方的话,希望指正。 主要参考的文献有《A Neural Algorithm of Artistic Style》和《Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer a
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