深度學習5-4-9模型

池化 接口 進行 元素 3.5 結構 ping prop 輸入 引用：https://yq.aliyun.com/articles/603116 5步法： 構造網絡模型 編譯模型 訓練模型 評估模型 使用模型進行預測 4種基本元素： 網絡結構：由9種基本層結構和其他層

TensorFlow 深度學習框架（9）-- 經典卷積網路模型 : LeNet-5 模型 & Inception-v3 模型

LeNet -5 模型LeNet-5 模型總共有 7 層，以數字識別為例，圖展示了 LeNet-5 模型的架構第一層，卷積層這一層的輸入就是原始的影象畫素，LeNet-5 模型接受的輸入層大小為 32*32*1 。第一個卷積層過濾器的尺寸為 5 * 5，深度為 6，步長為 1

華為李航 NLP 有 5 個基本問題，深度學習有4個做得很好

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吳恩達Coursera深度學習（4-2）深度卷積模型

Class 4：卷積神經網路 Week 2：深度卷積模型 1. 經典的卷積網路 介紹幾種經典的卷積神經網路結構，分別是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5： LeNet-5主要是針對灰度設計的，所以其輸入較小，為32×

Vue深度學習（4）-方法與事件處理器

() 一個 span 修飾 語句 特殊變量 方法 left stop 方法處理器 可以用 v-on 指令監聽 DOM 事件： <div id="app"> <button v-on:click = "greet">Greet<

【深度學習】常用的模型評估指標

是我 初學者 cnblogs 沒有 線下 均衡 顯示 總數 效果 “沒有測量，就沒有科學。”這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學中，特別是在機器學習的領域，對模型的測量和評估同樣至關重要。只有選擇與問題相匹配的評估方法，我們才能夠快速的發現在模型選擇和訓練過程中可能出現的

6.15 4.5-4.9

define ext3 AC 時間 centos7 write 內核 appear ebe 4.5磁盤格式化 上 [root@hyc-01-01 ~]# cat /etc/filesystems 查看linux支持的分區文件系統Xfs centos7開始成為默認的文件系統格

零基礎入門深度學習(5) - 循環神經網絡【轉】

深度學習基礎--前饋模型/前饋網路

前饋模型/前饋網路   所謂的前饋是相對於迴圈模型而言的一種分類！ 前饋模型的優點   迴圈模型似乎是比前饋模型更靈活、更具表現力的模型，畢竟，前饋網路提出了強條件獨立性假設，而迴圈模型並沒有加上這樣的限制。不過即使前饋模型的表現力較差，仍有幾個原因使得研究者可能更傾向於使用前饋

深度學習目標檢測經典模型比較（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）

深度學習目標檢測經典模型比較（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）   Faster rcnn是用來解決計算機視覺(CV)領域中目標檢測(Object Detection)的問題的。 區別目標分類、定位、檢測 一、傳統的目標檢測方法 其實目標檢

吳恩達深度學習筆記（9）-導數的簡單推導介紹

導數（Derivatives） 這個筆記我主要是想幫你獲得對微積分和導數直觀的理解。 或許你認為自從大學畢以後你再也沒有接觸微積分。 為了高效應用神經網路和深度學習，你並不需要非常深入理解微積分（這個哦，並不需要深入瞭解）。因此如果你觀看這個視訊或者以後的視訊時心想：“哇哦，這些知

深度學習之影象分類模型AlexNet解讀

版權宣告：本文為博主原創文章 https://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 在imagenet上的影象分類challenge上Alex提出的alexnet網路結構模型贏得了2012屆的冠軍。要研究CNN型別

【深度學習系列】CNN模型的視覺化

模型視覺化 　　因為我沒有搜到用paddlepaddle在imagenet 1000分類的資料集上預訓練好的googLeNet inception v3，所以用了keras做實驗，以下圖作為輸入: 輸入圖片  北汽紳寶D50:

深度學習中的Attention模型介紹及其進展（attention入門參考文獻 第一篇）

1. 基本原理   Attention模型最初應用於影象識別，模仿人看影象時，目光的焦點在不同的物體上移動。當神經網路對影象或語言進行識別時，每次集中於部分特徵上，識別更加準確。如何衡量特徵的重要性呢？最直觀的方法就是權重，因此，Attention模型的結果就是在每次識別時

深度學習caffe(4)——caffe配置（GPU）

電腦：win7  64位，NVIDIA GeForce GTX1080 Ti，visual studio 2013. 深度學習caffe(1)——windows配置caffe（vs2013+python+matlab）(cpu)： 系統：window，系統版本是7

動手學習深度學習1-4 softmax

Softmax 迴歸的從零開始實現 %matplotlib inline import gluonbook as gb #要把這個包放在同一個根目錄下 from mxnet import autograd, nd #============獲取和讀取資料使用 Fash

深度學習中的注意力模型（2017版）

摘自 張俊林 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37601161 注意力模型最近幾年在深度學習各個領域被廣泛使用，無論是影象處理、語音識別還是自然語言處理的各種不同型別的任務中，都很容易遇到注意力模型的身影。所以，瞭解注意力機制的工作原理對於關注深度

深度學習中的Normalization模型

作者：張俊林，新浪微博AI Lab擔任資深演算法專家 注：小白想系統整理一些深度學習相關的理論知識，如有侵權請聯絡刪除。 Batch Normalization（簡稱BN）自從提出之後，因為效果特別好，很快被作為深度學習的標準工具應用在了各種場合。BN大法雖然好，但是

[深度學習]使用torchvison經典模型訓練cifar10(AlexNet,VGG,ResNet等)

而我想看看torchvison裡經典模型的效能如何，所以就做了一些修改。因為torchvison是在imagenet上訓練，所以對於輸入輸出的大小需要修改，cifar10比imagenet資料簡單得多，而且可以直接從網上下載而不用申請。 最好是在jupyter note

機器學習與深度學習系列連載： 第二部分 深度學習（七）深度學習技巧4（Deep learning tips- Dropout）

深度學習技巧4（ Dropout） Dropout 在2012年imagenet 比賽中大放異彩，是當時CNN模型奪冠的功勳環節之一。 那什麼是Dropout 我們先直觀的理解： 練武功的時候，訓練的時候腳上綁上重物 等到練成下山的時候： 我們從幾個方面來解