深度学习DeepLearning核心技术开发与应用时间地点:2019年11月01日-04日(北京) 联系人杨老师  电话(同微信)17777853361…

深度学习DeepLearning核心技术实战2020年01月03日-06日 北京一.深度学习基础和基本思想二.深度学习基本框架结构 1,Tensorflow2,Caffe3,PyTorch4,MXNet三,卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 强化学习DRL 对抗性生成网络GAN 迁移学习TL四.深度学习算法理论解析:五.深度学习实际应用案例操作:1,CNN——>图像分类 2,Lstm——>文本分类3,Lstm——>命名实体抽取 4,Yolo——>目标检测 5,图像分类(CNN)…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言H2o包的几个应用案例 笔者寄语:受启发想了解H2o平台的一些R语言实现,网上已有一篇H2o的demo文件.笔者在这多贴一些案例,并且把自己实践的一些小例子贴出来. 关于H2o平台长啥样,可以看H2o的官网,关于深度学习长啥样,可以看一些教程,比如ParallelR博客之中的解析. 下面主要是贴几个案例,让大家看看. ----------…

<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相关的基础知识,包括线性代数.概率论.概率图模型.机器学习和最优化算法:在第三部分中,针对若干核心的深度学习模型,如自编码器.受限玻尔兹曼机.递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解,并针对不同的模型给出相应的具体应用. <深入浅出深度学习:原理剖析与Python实践>适合有一定高等数…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习与无监督学习 Introduce 学习了Pytorch基础之后,在利用Pytorch搭建各种神经网络模型解决问题之前,我们需要了解深度学习的一些基础知识.本文主要介绍监督学习和无监督学习. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 监督学习和无监督学习 常见的机器学习方法的类型如下: 监督学习:用已知标签的训练样本训练模型,用来预测未来输入样本的标签,如用于逻辑回归分类器. 无监督学习:不需要有已知标签的训练样本,而是直接对数据建模…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习和无监督学习"中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念.本文主要介绍神经网络常用的损失函数. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 神经网络常用的损失函数 pytorch损失函数封装在torch.nn中. 损失函数反映了模型预测输出与真实值的区别,模型训练的过程即让损失函数不断减小,最终得到可以拟合预测训练样…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数"中我们介绍了神经网络常用的损失函数.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及基于梯度下降的一类优化算法.首先介绍梯度下降法的主要思想,其次介绍批量梯度下降.随机梯度下降以及小批量梯度下降(mini-batch)的主要区别. 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 梯度下降法 主要思想:沿着梯度反方向更新相…

深度学习 (DeepLearning) 基础 [4]---欠拟合.过拟合与正则化 Introduce 在上一篇"深度学习 (DeepLearning) 基础 [3]---梯度下降法"中我们介绍了梯度下降的主要思想以及优化算法.本文将继续学习深度学习的基础知识,主要涉及: 欠拟合和过拟合 正则化 以下均为个人学习笔记,若有错误望指出. 欠拟合和过拟合 要理解欠拟合和过拟合,我们需要先清楚一对概念,即偏差和方差. 偏差和方差是深度学习中非常有用的一对概念,尤其是可以帮助我们理解模型的欠拟合…

深度学习DeepLearning(Python)实战培训班 时间地点: 2020 年 12 月 18 日-2020 年 12 月 21日 (第一天报到 授课三天:提前环境部署 电脑测试) 一.培训方式:(即日起,开始报名!) 1.远程在线 (集中时间远程操作培训) 2.作业训练 (规定的时间把作业完成) 3.集中答疑 (统一时间进行疑难问题答疑) 二.主讲内容: 课程一: Tensorflow入门到熟练: 课程二:图像分类: 课程三:物体检测: 课程四:人脸识别: 课程五:算法实现: 1.卷积神…

12月线上课程报名中 深度学习DeepLearning(Python)实战培训班 时间地点: 2020 年 12 月 18 日-2020 年 12 月 21日 (第一天报到 授课三天:提前环境部署 电脑测试) 一.培训方式:(即日起,开始报名!) 1.远程在线 (集中时间远程操作培训) 2.作业训练 (规定的时间把作业完成) 3.集中答疑 (统一时间进行疑难问题答疑) 二.主讲内容: 课程一: Tensorflow入门到熟练: 课程二:图像分类: 课程三:物体检测: 课程四:人脸识别: 课程五:…

深度学习DeepLearning(Python)实战培训班 时间地点: 2020 年 12 月 18 日-2020 年 12 月 21日 (第一天报到 授课三天:提前环境部署 电脑测试) 一.培训方式:(即日起,开始报名!) 1.远程在线 (集中时间远程操作培训) 2.作业训练 (规定的时间把作业完成) 3.集中答疑 (统一时间进行疑难问题答疑) 二.主讲内容: 课程一: Tensorflow入门到熟练: 课程二:图像分类: 课程三:物体检测: 课程四:人脸识别: 课程五:算法实现: 1.卷积神…

因为是Jupyter Notebook的形式,所以不方便在博客中展示,具体可在我的github上查看. 第一章 Neural Network & DeepLearning week2 Logistic Regression with a Neural Network mindset v3.ipynb 很多朋友反映找不到h5文件,我已经上传了,具体请戳h5文件 week3 Planar data classification with one hidden layer v3.ipynb week4…

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾…

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…

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网…

深度学习网络课程QQ群群号: 1057802989(加群备注:杨春娇邀请) 强化学习QQ交流群群号: 872395038(加群备注:杨春娇邀请)…

cifar10数据集 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片 :飞机( airplane ).汽车( automobile ).鸟类( bird ).猫( cat ).鹿( deer ). 狗( dog ).蛙类( frog ).马( horse ).船( ship )和卡车( truck ).图片的尺寸为 32 × 32 ,数据集中一共有…

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…

前言 时至今日,短视频App可谓是如日中天,一片兴兴向荣.随着短视频的兴起,音视频开发也越来越受到重视,而且薪资水涨船高,以一线城市为例,音视频工程开发的薪资比Android应用层开发高出40%. 但是由于音视频开发涉及知识面比较广,入门门槛相对较高,让许许多多开发者望而生畏. 虽然网上有很多的博文总结了音视频打怪升级的路线,但是音视频开发相关的知识都相对独立,有讲"音视频解码相关"的,有讲"OpenGL相关"的,也有讲"FFmpeg相关的",但…

scope: 布尔型或对象(默认为false) ,为true时继承父作用域并创建一个新的作用域隔离作用域具有隔离作用域的指令最主要的使用场景是创建可复用的组件, 组件可以在未知上下文中使用,并且可以避免污染所处的外部作用域或不经意地污染内部作用域.创建具有隔离作用域的指令需要将 scope 属性设置为一个空对象 {} .如果这样做了,指令的模板就无法访问外部作用域了: App.directive('myDirective', function() { return { restrict: 'A'…

novalidate 属性是在 HTML5 中新增的.禁用了使用浏览器的默认验证. //augular.js自定义指令 .directive('runoobDirective',function(){ return { template:'<span>这个是自定义指令!</span>' }; }) //angular.js的包含,是另一个html文件,也可以是<script>便签</script> <div ng-include="'myUs…

摘自:https://github.com/azuredsky/mtcnn-2 mtcnn - Multi-task CNN library language dependencies comments https://github.com/davidsandberg/facenet python tensorflow the most popular https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection python mxnet, ope…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…

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>和 TensorFlow,希望做成一个系列出来,加油! 学习内容包括了: 1. 小象学院的<深度学习>课程 2. TensorFlow的官方教程 3. 互联网上跟深度学习相关的教程 整个深度学习,学习的过程是通过一条主线串联起来的,这个知识结构总结的还是蛮好的. 1. 线性回归 - 线性回归是基础…

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",其他类型的深度神经网络(如自动编码器.循环神经网络)没有涉及. 深度学习开源工具Caffe框架和源代码解析的内容比较详细(第5章共60页),重点是卷积神经网络的实践部分.用八章介绍八个图像识别方面的应用场景,如手写数字识别.人脸识别.表情识别.年龄识别等. 最后部分对"深度学习的缺陷"…

1.导读 驾车导航是数字地图的核心用户场景,用户在进行导航规划时,高德地图会提供给用户3条路线选择,由用户根据自身情况来决定按照哪条路线行驶. 同时各路线的ETA(estimated time of arrival,预估到达时间)会直接显示给用户,这是用户关心的核心点之一.用户给定起点和终点后,我们的任务是预测起终点的ETA,ETA的准确率越高,给用户带来的出行体验越好. 2.基于深度学习模型的探索和实践 2.1模型选择 传统机器学习模型在ETA中,比较常用的有线性回归.RF(随机森林).GBD…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 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.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 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.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

最近出了两件大新闻,相信大家可能有所耳闻. 我来当个播报员,给大家转述一下: 1.中国队在第 11 界罗马尼亚数学大师赛(RMM)中无缘金牌.该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度.其中一道题,令中国队全军覆没. 2.一个出自清华姚班,毕业于斯坦福的女博士,她的毕业论文成了学术圈的“爆款”.这篇论文研究的主题是——如何让机器学会理解人类语言? 每天的新闻多如牛毛,唯独这两件引起了我的注意.它们跟本期的荐书栏目也是强关联,下面就给大家说道说道. 上图标出了中国队成绩最好的三名队员.前…

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL…