深度学习基础课:使用Adam算法】的更多相关文章

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一. CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类…
目录 1 什么是对象跟踪和GOTURN 2 在OpenCV中使用GOTURN 3 GOTURN优缺点 4 参考 在这篇文章中,我们将学习一种基于深度学习的目标跟踪算法GOTURN.GOTURN在Caffe中搭建,现在已移植到OpenCV Tracking API,我们将使用此API在C ++和Python中使用GOTURN. 1 什么是对象跟踪和GOTURN 对象跟踪的目标是跟踪视频序列中的对象.使用视频序列的帧和边界框初始化跟踪算法,以获得我们感兴趣的对象的位置.跟踪算法输出所有后续帧的边界框…
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 by-sa版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/88601294 从SGD(SGD指mini-batch gradient descent)和Adam两个方面说起. 更详细的可以看:深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)(醍醐灌顶!) SGD SGD就是每一…
本文由  网易云发布. 本文作者:Alexander Polyakov,ERPScan的首席技术官和联合创始人.EAS-SEC总裁,SAP网络安全传播者. 现在已经出现了相当多的文章涉及机器学习及其保护我们免遭网络攻击的能力.尽管如此,我们也要清楚的去将理想与现实分开,看看机器学习(ML),深度学习(DL)和人工智能(AI)算法到底可以在网络安全中做什么. 首先,我必须让你失望,因为我们必须承认的是,尽管机器学习在图像识别或自然语言处理这两个领域取得了不错的成绩,但机器学习绝不会成为网络安全的s…
目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN…
1 BP算法的推导 图1 一个简单的三层神经网络 图1所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)神经网络结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本,通过前向运算得到输出.输出值的值域为,例如的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大. 1.1 前向传播的计算 为了便于理解后续的内容,我们需要先搞清楚前向传播的计算过程,以图1所示的内容为例: 输入的样本为: ${\Large \overrightarr…
from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入: 目前,常见的目标检测算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺点.该论文提出的SSD方法,不仅提高了速度,而且提高了准确度. SSD: 该论文的核心思想: 该论文的主要贡献: 1. 提出了SSD目标检测方法,在速度上,比之前最快的YOLO还要快,在检测精度上,可以和Faster RCNN相媲美 2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列def…
反向传播算法实战 本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法(BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个 4 层的全连接网络,来完成二分类任务.网络输入节点数为 2,隐藏 层的节点数设计为:25.50和25,输出层两个节点,分别表示属于类别 1 的概率和类别 2 的概率,如下图所示.这里并没有采用 Softmax 函数将网络输出概率值之和进行约束, 而是直接利用均方误差函数计算与 One-hot 编码的真实标签之间的…
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值. 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小. 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此时定义一个学习率 η 梯度下降法更新参数的公式为: θn+1 = θn - η ( ∂ J(θn) / ∂ θn ) 将这个公式循环的重复下去,θ的值就从高处逐渐向…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442 骆梁宸 paper插画师:poster设计师:oral slides制作人 445 人赞同了该文章 楔子 前些日在写计算数学课的期末读书报告,我选择的主题是「分析深度学习中的各个优化算法」.在此前的工作中,自己通常就是无脑「Adam 大法好」,而对算法本身的内涵不知所以然.一直希望能抽时间系统的过一遍优化算法的发展历程,直观了解各个算法的长处和短处.这次正好借着作业的机会,补一补课. 本文主要借鉴了 @Juliuszh…