深度学习理论

实操|如何进阶深度学习工程师（下篇）

这里所定义的中阶选手，是深度学习理论基础扎实，实操方面尝试扩展深度学习更多应用场景的侠客。由此，从初阶→中阶，基本流程保持不变，变化的是每个步骤的深入程度。中阶深度学习工程师进阶流
paddlepaddle·2018-06-22 14:30

深度学习理论——数据预处理(逐样本减去均值)

大家好，继续深度学习的理论日记，本次介绍数据预处理相关内容。在深度学习中，大家都会发现训练集，验证集合测试集划分好之后会有减去均值的一步操作，但很多人都是只跟着做，并没有探究为什么要做这一步处理。其主要原理是我们默认自然图像是一类平稳的数据分布(即数据每一维的统计都服从相同分布)，此时，在每个样本上减去数据的统计平均值可以移除共同的部分，凸显个体差异。其效果如下所示：可以看到天空的纹理被移除了，凸
Miss_yuki·2018-06-12 15:15

如何成为深度学习工程师

如何成为深度学习工程师（上篇）精官挪威的仙人掌发布于2018-06-0611:08浏览:110回复:12收藏在正式开始前，定位和目标一定要明确好在这里，小编理解的初阶选手，是具备了一定的计算机基础，但是对于深度学习理论和动手实操方面没接触过的筒子
zhang8907xiaoyue·2018-06-10 22:35

深度学习理论——随机梯度下降法(SGD) & 反向传播

大家好，一直在用深度学习，但是感觉理论并不扎实，打算开始补点理论基础，在CSDN上记录下来。今天介绍随机梯度下降法和反向传播，首先介绍梯度下降法。1.梯度下降法梯度下降法是从初始值开始，向函数上当前点对应梯度的反方向的规定步长的距离点进行迭代搜索，最终得到最小值的过程。公式简易推导如下：更直观的图像表示如图所示：这是学习率为0.001，迭代两百次的示意图，当学习率设的更大，可能会迭代收敛更快，但也
Miss_yuki·2018-06-08 11:21

深度学习和TensorFlow学习资源（书籍、文档和视频）

自己学习机器学习有一段时间了，有了一定基础，学习下深度学习和TensorFlow汇总下找到的比较好看学习资源，也方便看深度学习理论篇–视频吴恩达教授的视频网易云课堂吴恩达deeplearning课程学习的顺序是
凌晨点点·2018-06-02 12:02

ECG ×AI: 机器/深度学习的ECG应用入门（4）

由于本人写这些博文的目的不在于讲解机器/深度学习理论，所以，涉及到这部分的内容基本不会做太深的原理探讨，不懂的请自行百度，网上的资料有的是。
Aiwiscal·2018-05-16 19:35

【深度学习理论】深度学习图像处理领域相关资源

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/286010322.1图像生成2.1.1绘画风格到图片的转换：NeuralStyle2.1.2图像类比转换：image-analogies2.1.3根据涂鸦生成图片：NeuralDoodle2.1.4匹根据涂鸦类比图片：Sketchy2.1.5根据图片生成铅笔画：Pencil2.1.6手写文字模拟：rnnlib2.1.7转换风景图
TwT520Ly·2018-03-12 13:54

【深度学习理论】Mean Average Precision 计算

Precision=检测正确的正样本数/总的检测样本（top-n）Recall=检测正确的正样本数/总正样本（top-all）一般来说，Precision与Recall的效果是成反比的，简单的说，如果将所有检测样本识别为正样本，那么Recall=1，但是Precision却会降低。来自博客的一张图片：http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.h
TwT520Ly·2018-03-12 11:24

【深度学习理论】基于滑动窗口的目标检测算法

声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。1.目标检测基本概念对于之前的图像问题多数是图像分类，首先将一个图片输入到神经网络中，然后通过多层卷积运算，最后经过几个全连接层，交给Softmax得到分类预测概率向量。对于目标检测算法，输出标签需要增加边界框四个参数（有一些不同的表示方法：1.中心点、长、宽；2.左下角坐标、右上角坐标；3.左下角坐标，长，宽；但是原理都是一样的）。2.
TwT520Ly·2018-03-07 14:11

【深度学习理论】卷积神经网络的反卷积/转置卷积

卷积过程：利用卷积核与覆盖的区域进行内积操作（就是对应元素相乘求和）反卷积过程：原名叫做反卷积，但是并不是很合理，所以转置卷积更合理一点。具体过程如下：（1）首先将卷积与感知野的乘积转换一下，将4*4的卷积核转换为下面的矩阵，然后4*4的原始数据转换为16*1的向量，这样子下面的矩阵一共有四行对应了四次卷积运算，0则表示在实际卷积过程中，卷积核与原图不重叠的位置。（2）进行反卷积的过程时，将上述的
TwT520Ly·2018-03-02 20:31

【深度学习理论】通俗理解生成对抗网络GAN

作者|陈诚来源|机器学习算法与自然语言处理▌1.引言自2014年IanGoodfellow提出了GAN（GenerativeAdversarialNetwork）以来，对GAN的研究可谓如火如荼。各种GAN的变体不断涌现，下图是GAN相关论文的发表情况：大牛YannLeCun甚至评价GAN为“adversarialtrainingisthecoolestthingsinceslicedbread”
AI科技大本营·2018-03-02 00:00

Hinton开源CapsuleNet

当前的深度学习理论是由GeoffreyHinton大神在2007年确立起来的，但是如今他却认为，“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取，将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。
我的微信公众号·2018-02-05 10:00

Hinton胶囊理论代码开源，上线即受热捧

当前的深度学习理论是由GeoffreyHinton大神在2007年确立起来的，但是如今他却认为，“CNN的特征提取层与次抽样层交叉存取，将相同类型的相邻特征检测器的输出汇集到一起”是大有问题的。
AI科技大本营·2018-02-01 00:00

TensorFlow指南（一）——上手TensorFlow

本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论，但是会给出相关理论对应的博文等资料供大家参阅。这里，首先要跟大家介绍一个计算图的概念：TensorFlow会根据代码先创建好计算图，然后数
卓寿杰_SoulJoy·2018-01-15 16:15

周志华：深度学习理论探讨比应用滞后太多

来源：网易科技摘要：深度学习的理论探讨比应用滞后好几个数量级，一方面是做应用马上能见效，然后会有很多人尝试。另一个方面是做理论研究门槛相对比较高，像今天做深度学习很多企业应用的人，里面有很多现有的深度学习开发工具，这使得一个有比较好基础的程序员可能经过半个月训练就可以用这样的工具做很多应用了。南京大学教授周志华在与深鉴科技联合创始人汪玉对话时表示，深度学习的理论探讨比应用滞后了“好几个量级”。周志
人工智能学家·2017-11-02 00:00

深度学习 21天实战caffe 前三天 笔记

卷积神经网络发明者GeoffreyHinton在20世纪70年代提出深度学习理论，随着NVIDIAGPU的广泛使用才大量应用。
gdymind·2017-09-26 07:44

不懂GPU深度学习，何以谈人工智能？

深度学习理论早在十多年以前就有重要突破，为何直到近年才出现爆发？这不得不提到2012年的一场竞赛...2012年，Geoffrey
Mc顽固份子·2017-08-03 13:28

教你打造云上深度学习实验室

以下是精彩内容整理：深度学习流程目前，人工智能已经进入了深度学习时代，利用GPU加上深度学习理论，构建了一个模型，从2010年开始ImageN
阿里云云栖社区·2017-07-31 15:06

深度学习理论与技术的重点研究方向

1.下一代深度学习理论与技术背景与目标面向泛在（如移动计算）、高风险（如精准医疗）、高可靠性（如智能交通）等应用场景，突破深度学习理论基础薄弱、模型结构单一、资源消耗过高、数据依赖性强的瓶颈。
somTian·2017-06-21 16:25

深度学习理论

pyTorchapi1.神经网络基础2.1二分分类2.2logistic回归2.3logistic回归损失函数2.4梯度下降法2.5导数2.6更多导数的例子2.7计算图2.8计算图的导数计算2.9logistic回归中的梯度下降法2.10m个样本的梯度下降2.11向量化2.12向量化的更多例子2.13向量化logistic回归2.14向量化logistic回归的梯度输出2.18logistic损失
Claroja·2017-06-05 00:00

AI 技术讲座精选：GAN 在 NLP 中的尝试

GAN是当前最流行的深度学习理论之一，在计算机视觉领域取得了非常棒的效果，然而大家一直关心GAN何时可以在自然语言处理领域有所作为？本文带来了一些答案和相关讨论。
csdn_csdn__AI·2017-01-18 10:52

caffe如何自定义网络以及自定义层（python）（一）

深度学习理论基础知识与进阶书下载：《深度学习-花书》链接:https://pan.baidu.com/s/1pMeyhvUtgucy8vUFwvYETQ提取码:nvig一直想了解检测这一套代码是如何添加
langb2014·2016-11-08 14:19

深度学习算法实践9---用Theano实现多层前馈网络

在深度学习理论出现之前，神经网络尤其是BP网络，一般都只有三层，既输入层、隐藏层和输出层，可以证明，通过引入隐藏层
Yt7589·2016-08-25 17:00

2016，感动，前行

【关于新书】以目前已经大量用于线上系统的深度学习框架Caffe为例，由浅入深，从Caffe的配置、部署、使用开始学习，通过阅读Caffe源码理解其精髓，加强对深度学习理论的理解，最终
kkk584520·2016-07-12 13:00

Deep learning 资料汇总--持续更新（1）

这篇博客主要是把自己了解到的一些深度学习理论及应用方面的资料整合起来，方便以后查阅。
thesby·2016-05-11 20:00

八数码问题

摘要：近日来，人工智能成为科技领域搜索热词，无论是从人机大战的新闻来看，还是从新提出的深度学习理论来分析，我们可以可以清晰的预见，人工智能即将腾飞。
GuangheUltimate·2016-05-11 18:18

八数码问题

 摘要：近日来，人工智能成为科技领域搜索热词，无论是从人机大战的新闻来看，还是从新提出的深度学习理论来分析，我们可以可以清晰的预见，人工智能即将腾飞。  
GuangHEultimate·2016-05-11 18:00

深度学习理论

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、DeepLearning.《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以
alec1987·2016-04-11 09:00

读书笔记－《Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence》

Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习
·2015-11-11 04:35

Caffe代码导读（0）：路线图

代码地址为：https://github.com/BVLC/caffe【博客目的】从接触Caffe、编译运行、阅读代码、修改代码一路走来，学习到不少内容，包括深度学习理论，卷积神经网络算法实现，数学库MKL
baobei0112·2015-07-23 13:00

Caffe代码导读（0）：路线图

代码地址为：https://github.com/BVLC/caffe【博客目的】从接触Caffe、编译运行、阅读代码、修改代码一路走来，学习到不少内容，包括深度学习理论，卷积神经网络算法实现，数学库MKL
kkk584520·2014-12-02 17:00

深度学习理论

深度学习理论及其在语音信号处理的可能应用已有428次阅读2011-9-410:39|系统分类:科研笔记 深度学习(DeepLearning)理论是对深度信念网络的基础上总结发展起来的一门新兴学科，该理论在视觉
alaclp·2012-05-05 12:00
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