We perform image classification, one of the computer vision tasks deep learning shines at. As training from scratch is unfeasible in most cases (as it ...
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2018-10-05 16:02:22
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在强化学习系列的前七篇里，我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法。今天开始我们步入深度强化学习。这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法。 Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲。 1. 为何需要价值函数 ...
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2018-09-28 17:41:59
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9 月 9 日-14 日，Deep Learning Indaba 2018 大会在南非斯泰伦博斯举行。会上，DeepMind 强化学习研究小组负责人、首席研究员、AlphaGo 项目负责人 David Silver 发表演讲，介绍了强化学习的十大原则。 ...
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2018-09-22 23:19:11
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IntroAre you running out of GPU memory when using keras or tensorflow deep learning models, but only some of the time?Are you curious about exactly ho... ...
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2018-09-21 16:54:11
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第15章 MiniVGGNet：更深的CNNs VGGNet（或简称为VGG），第一次在文献《Very Deep Learning Convolutional Neural Networks for Large-Scale Image Recognition》提出。它们的贡献是具有非常小（3×3）的 ...
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2018-09-21 15:14:01
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https://stats385.github.io/readings Lecture 1 – Deep Learning Challenge. Is There Theory? Readings Lecture 2 – Overview of Deep Learning From a Practi ...
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2018-09-16 19:50:23
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参考与评述 参考书目《Deep Learning》Lan Goodfellow. 经典的深度学习框架是以计算图&梯度下降方法实现对前馈网络的有监督学习。 这里复现了前馈计算图的梯度计算实现。 一、前馈计算图实现 1. 前向与梯度计算 结果数组 （保存输入节点与计算节点的输出值，能够反映节点在计算方向 ...
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2018-09-08 19:58:54
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GAN 由Goodfellow等人于2014年引入的 生成对抗网络（GAN）是用于学习图像潜在空间的VAE的替代方案 。它们通过 强制生成的图像在统计上几乎与真实图像几乎无法区分，从而能够生成相当逼真的合成图像。 理解GAN的直观方式是想象一个伪造者试图创造一幅伪造的毕加索作品。起初，伪造者的任务非 ...
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2018-09-07 21:35:45
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主要是遇坑了，要记录一下。 solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用 ...
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2018-08-30 16:53:27
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1、首先按照https://www.pyimagesearch.com/2017/09/25/configuring-ubuntu-for-deep-learning-with-python/ 地址中的内容配置好virtualevn虚拟环境， 假设当前虚拟环境为dl4cv，则首先启动它：workon ...
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2018-08-25 16:30:33
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