如今,深度学习是国际上非常活跃、非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉、图像分析、语音识别和自然语言处理等诸多领域。在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能。

本书是深度学习领域的一本力作。它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用。而且,本书还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括对Google和Facebook的研究与总结。

本书通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别、人脸表情识别、年龄估计、人脸关键点定位等)。

本书也介绍了深度学习Caffe和Pylearn2两个平台,并给出具体示例,介绍如何使用。

本书的所有实验均可重现,对初学者、研究生和工程师有重要参考价值,能够帮助读者掌握深度学习的实战技能。

深度学习:原理与应用实践(张重生) - Caffe的更多相关文章

  1. 参考《深度学习原理与应用实践》中文PDF

    读国内关于深度学习的书籍,可以看看<深度学习原理与应用实践>,对深度学习原理的介绍比较简略(第3.4章共18页).只介绍了"神经网络"和"卷积神经网络&quo ...

  2. 《深度学习原理与TensorFlow实践》喻俨,莫瑜

    1. 深度学习简介 2. TensorFlow系统介绍 3. Hello TensorFlow 4. CNN看懂世界 5. RNN能说会道 6. CNN LSTM看图说话 7. 损失函数与优化算法 T ...

  3. 推荐《深入浅出深度学习原理剖析与python实践》PDF+代码

    <深入浅出深度学习原理剖析与Python实践>介绍了深度学习相关的原理与应用,全书共分为三大部分,第一部分主要回顾了深度学习的发展历史,以及Theano的使用:第二部分详细讲解了与深度学习 ...

  4. 【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课:卷积神经网络 - 基础篇

    [原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实 ...

  5. 【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 1】第一课:深度学习总体介绍

    最近一直在研究机器学习,看过两本机器学习的书,然后又看到深度学习,对深度学习产生了浓厚的兴趣,希望短时间内可以做到深度学习的入门和实践,因此写一个深度学习系列吧,通过实践来掌握<深度学习> ...

  6. 深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降

    深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Lesli ...

  7. 【原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4】第四课:卷积神经网络 - 高级篇

    [原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇 提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleN ...

  8. ML平台_微博深度学习平台架构和实践

    ( 转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977)  随着人工神经网络算法的成熟.GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破.本文介绍了微博引入深度学 ...

  9. 基于深度学习的人脸识别系统系列(Caffe+OpenCV+Dlib)——【四】使用CUBLAS加速计算人脸向量的余弦距离

    前言 基于深度学习的人脸识别系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库).Caffe(深度学习库).Dlib(机器学习库).libfacedetection(人脸检测库).cudnn(gp ...

随机推荐

  1. 老齐python-基础1

    1.基本对象类型     1.1数: >>> 3 #基本数字 3 >>> 3333 3333 >>> 3.222 3.222 >>&g ...

  2. cowboy的例子

    大体参考的这里,非常感谢他的例子 开发的时候先下载好cowboy的库,放到~/.erlang里面 code:add_pathz("/Users/mmc/erlang/3rd_libs/cow ...

  3. HDOJ5876(补图的最短路)

    Sparse Graph Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)To ...

  4. Linux Shell 1>/dev/null 2>&1 含义

    shell中可能经常能看到:echo log > /dev/null 2>&1 命令的结果可以通过%>的形式来定义输出 /dev/null :代表空设备文件>  :代表 ...

  5. 24 mysql怎么保证主备一致

    Mysql主备的基本原理 在状态1中,客户端直接访问节点A,而节点B只是备库,只是将A的binlog全部同步过来并应用到本地,这样可以保持节点B和节点A的数据是相同的. 当需要切换的时候,就变成状态2 ...

  6. C++11 类的六个默认函数及其使用

    六个默认函数: 构造函数(construct) 析构函数(destruct) 复制构造函数(copy construct) 赋值(assign) 移动构造函数(move construct) 移动赋值 ...

  7. AJAX流程 代码

    var xml =      window.XMLHttpRequest ?new XMLHttpRequest() : new ActiveXObject("Microsoft.XMLHT ...

  8. Deep Learning 学习笔记(6):神经网络( Neural Network )

    神经元: 在神经网络的模型中,神经元可以表示如下 神经元的左边是其输入,包括变量x1.x2.x3与常数项1, 右边是神经元的输出 神经元的输出函数被称为激活函数(activation function ...

  9. windows 10 服务组件安装出现0x80070422错误解决方法

    问题描述:   windows 10通过控制面板->程序->启用或关闭Windows 功能安装Windows服务或组件时,出现0x80070422错误,提示服务禁止或未启用 问题产生原因: ...

  10. python中shuffleSplit()函数

    参数: n : int 数据集中的元素总数. n_iter : int (default 10) 重新洗牌和分裂迭代次数. test_size : float (default 0.1), int, ...