作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49963349 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 图像分类问题 这是人每天自然而然会做的事情,普通到大部分时候,我们都感知不到我们在完成一个个这样的任务.早晨起床洗漱,你要看看洗漱台一堆东西中哪个…

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练…

深度学习与计算机视觉(11)_基于deep learning的快速图像检索系统 作者:寒小阳 时间:2016年3月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50856583 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 本系统是基于CVPR2015的论文<Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval>实现的海量数据下的基于内容图片检索系统,250w…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/274 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []…

<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1…

cs231n:线性svm与softmax 参数信息: 权重 W:(D,C) 训练集 X:(N,D),标签 y:(N,1) 偏置量bias b:(C,1) N:训练样本数:  D:样本Xi 的特征维度,Xi = [ Xi1,Xi2,...,XiD]: C:类别数量 正则化系数 λ :控制正则化的强度 delta / Δ : 间隔 linear svm: 对训练样本(Xi,yi),其对应每个类别的得分为: score = W*Xi+ b 是长度为C的矢量,以s表示 score, s = [s1, s…

课时24 深度学习开源库使用介绍(上) Caffe 被用于重新实现AlexNet,然后用AlexNet的特征来解决其他事情 用C++书写的,可以去GitHub上面读取源代码 主要四个类: Blob可以存你的权重,像素值,激活等,是n维的张量,就像NumPy一样,他实际上内部有四个n维张量,这个张量有一个数据的版本,用于存储原始未处理的数据.剩下三个分别有diffs,GPU,CPU: 层是一种与你作业中所需要实现的功能相似的功能,会接收输入的Blob,caffe管这些输入的Blob称为底端输入,然…