"来源" 预习阶段 OCR基础：CNN和RNN CNN预习视频：卷积神经网络与计算机视觉 知识点1： 卷积神经网络结构分析 知识点2： 过拟合与随机失活 知识点3： 卷积神经网络理解 知识点4： 典型网络结构详解 实战项目： 利用ResNet与inception解决一般图像分类问题套路 RNN预习视 ...
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2019-09-30 09:57:46
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卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。 若要论CNN的起源，那大概就是1980年代初了，随着最近技术的迅猛进步和计算能力的不断强大，CNN ...
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2019-09-30 09:50:04
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机器翻译： 机器翻译的任务可以看成是将一种源语言词序列转换成语义相等的另一种目标语言词序列。从某种意义上来看，它完成的是某一项序列转换任务，即将一个序列对象通过模型、算法按照某种知识、逻辑转换成为另外一个序列对象。现实生活中有许多的任务场景都是在完成序列对象之间的转换任务，机器翻译任务中的语言只是其 ...
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2019-09-29 17:04:41
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根据MatConvNet的官网介绍，MatConvNet是一个基于适用在Matlab的卷积神经网络(CNN)的工具包，支持CPU和GPU。 事实上，这个工具包并不仅仅支持CNN，同时也支持一些其它的一些网络如RNN, LSTM等。 这个工具包包含了一些深度学习的基本操作如卷积，隔空卷积，池化，非线性... ...
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2019-09-24 17:52:15
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http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet，1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 介绍： 结构：由两个卷积层，两个 ...
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2019-09-16 00:51:36
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迁移学习是一种机器学习技术，在一个特定的数据集上，重新利用已经训练过的卷积神经网络（CNN），并将其改造或迁移到一个不同的数据集中。重复使用训练过的卷积神经网络，主要原因是训练数据通常需要花费很长的时间。 如果之前已经训练过一个神经网络，你可以使用迁移学习个一小部分已标记的图像来将其转换成你的问题所 ...
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2019-09-11 21:36:48
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Exercise Motion Classification from Large scale Wearable Sensor Data Using Convolutional Neural Networks 利用卷积神经网络对大规模可穿戴传感器数据进行运动分类 本文使用CNN来对可穿戴传感器收集的 ...
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2019-09-09 16:21:03
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1 这个是什么？ 基于全卷积神经网络(FCN)的自动生成口红Python程序。 图1 FCN生成口红的效果(注:此两张人脸图来自人脸公开数据库LFW) 2 怎么使用了？ ...
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2019-09-07 10:55:24
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1. 边缘检测 2. Padding 为了解决两个问题： 1.输出缩小。卷积操作后图像由(n,n)变成了(n-f+1,n-f+1) 2.丢失图像边缘的大部分信息 在卷积操作前对图像边缘进行填充，填充p个像素点。则填充并进行卷积后图像尺寸为(n+2p-f+1, n+2p-f+1) 选择填充size：v ...
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2019-09-03 09:39:33
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