来源 数据库：http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjyjyfz201309002 术语深度学习（deep learning, DL）深度神经网络（deep neural networks, DNN）浅层学习 ...
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2018-05-19 18:25:39
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1、计算机视觉 神经网络在计算机视觉方面有很广泛的应用， 包括图像分类、物体检测、图像风格转换和融合，但是当图片的尺寸比较大时，参数的数量就会增多，传统的全连接神经网络就会很复杂，一方面无法找到足够的数据训练，另一方面也容易引起过拟合，因此我们引入卷积神经网络 ...
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2018-05-19 13:10:25
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边界填充（padding）：卷积过程中，越靠近图片中间位置的像素点越容易被卷积计算多次，越靠近边缘的像素点被卷积计算的次数越少，填充就是为了使原来边缘像素点的位置变得相对靠近中部，而我们又不想让填充的数据影响到我们的计算结果，故填充值选择均用0来填充。 池化层不需要参数、只是对特征图进行压缩操作，以 ...
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2018-05-16 15:25:15
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Xception(Deep Learning with Depth-wise Separable convolutions)——google Inception-V3 Xception 并不是真正意义上的轻量化模型，只是其借鉴 depth-wise convolution，而 depth-wise ...
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2018-05-15 22:34:13
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基本概念理解： 一个epoch：当前所有数据都跑（迭代）了一遍； 那么两个epoch，就是把所有数据跑了两遍，三个epoch就是把所有数据跑了三遍，以此类推。 batch_size：每次迭代多少个数据；（batch_size称作批处理， 它的作用可以理解为每次训练100个数据（在这里假设将其设置为1 ...
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2018-05-14 13:15:28
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深度学习可以简单理解为NN的发展，二三十年前，NN曾经是ML领域非常火热的一个方向，后来慢慢淡出，原因主要有： 容易过拟合，参数比较难调，并且需要不少trick（经验）。 训练速度满，在层次比较少（≤3）的情况下效果并不比其他方法更优。 神经元如下图： ANN如下图： 深度神经网络的特点：hidde ...
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2018-05-11 20:15:53
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Image understanding with deep convolutional networks 直到2012年ImageNet大赛之前，卷积神经网络一直被主流机器视觉和机器学习社区所遗弃。2012年ImageNet大赛上卷积神经网络用来识别1000种分类的近100万张图片，错误率比之前大赛 ...
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2018-05-10 17:34:51
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之前在看Andrew Ng 的deep learning 视频教程,在RNN 这一节的课后作业里,实现了一个基于 "deepjazz" 的music generator,实验之后发现产生的结果还有模有样的,这激发了我的兴趣,于是我就查阅了一些资料,看看音乐的自动生 ...
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2018-05-08 19:21:48
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?机器学习——逻辑回归 ALS音乐推荐（上） Deep Learning（深度学习）学习笔记之系列（一） 深度学习（Deep Learning）资料大全（不断更新） SparkSQL—用之惜之 Spark系列1：开篇之组件云集 HDFS架构及原理 大数据家族成员概述 ...
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2018-05-06 14:46:31
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