1.人工神经网络 神经网络由大量的节点（或称“神经元”、“单元”）和相互连接而成。每个神经元接受输入的线性组合，进行非线性变换（亦称激活函数activation function）后输出。每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 ...
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2017-09-22 22:39:35
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转自1024深度学习 导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf ...
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2017-09-22 15:36:16
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1 感受野的概念 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。一般感受野大小是目标大小的两倍左右最合适！ RCNN论文中有一段描述，Alexnet网络pool5输出的特征图上的像素在输入图像上有很大的感受野（have ...
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2017-09-19 18:03:13
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第一部分：结缘计算机 1.你为什么选择计算机专业？你认为你的条件如何？和这些博主比呢？ 一方面是计算机方便自己未来就业，另一方面是考虑到自己的高考分数，因为我的分数上北航是较为合适的，其实也可以在南京上海的某些大学上学，但是专业就不够热门，主要考虑了专业。 大学之前并没有接触过计算机相关的知识，只是 ...
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2017-09-17 13:22:16
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Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上，所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用来做 ...
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2017-09-16 13:36:46
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正式定义： 在神经网络中，感受野的定义是： 卷积神经网络的每一层输出的特征图（Feature ap）上的像素点在原图像上映射的区域大小。 ...
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2017-09-14 21:38:40
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Tensorflow实现经典神经网络 一、Tensorflow实现AlexNet 2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它算是LeNet的一种更深更宽的版本。它包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU，Dropout ...
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2017-09-14 20:11:09
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卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC (1)卷积层：用它来进行特征提取，如下： 输入图像是32*32*3，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个5*5*3的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入 ...
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2017-09-14 15:01:55
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一、Tensorflow实现卷积神经网络 卷积神经网络的概念最早出自19世纪60年代科学技术提出的感受野。当时科学家通过对猫的视觉皮层细胞研究发现，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感受野。 一个卷积层中可以有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像，同一个新图像 ...
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2017-09-12 11:10:00
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人工智能应用案例在实践中搭建最先进的神经网络模型，训练处属于自己的AI人工智能时代学习进度安排 神经网络和深度学习 学习神经网路和深度学习的基础与案例改善深层神经网络的 理解最前沿的深度学习方法学会搭建自己的神经网络结构化机器学习项目 学会诊断机器学习项目训练属于自己的AI卷积神经网络 学习搭建卷积... ...
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2017-09-08 22:56:23
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