全连接层网络结构:神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的. 卷积神经网络:1.输入层 2.卷积层:将神经网络中的每一个小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征. 3 池化层:可以认为将一张分别率较高的图片转化为分别率较低的图片,通过池化层,可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数,从而达到减少整个神经网络中参数的目的. 4全连接层:可以认为图像中的信息已经被抽象成了信息含量更高的特征. 5 softmax层 循环神经网络 过滤器:可以将当前层神经网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网…

前言 上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录 一.卷积神经网络的原理 二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后…

讲授卷积神经网络核心思想.卷积层.池化层.全连接层.网络的训练.反向传播算法.随机梯度下降法.AdaGrad算法.RMSProp算法.AdaDelta算法.Adam算法.迁移学习和fine tune等. 大纲: 卷积神经网络简介 视觉神经网络的核心思想 卷积神经网络的核心思想 卷积运算 卷积层的原理 多通道卷积 池化层的原理 全连接层 卷积网络结构 训练算法简介 卷积层的反向传播 池化层的反向传播 全连接层的反向传播 完整的反向传播算法 随机梯度下降法 参数值初始化 学习率的设定 梯度下降法的改…

卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码说明: 代码主要有三部分组成 第一部分: 数据读入 第二部分:模型的构建,用于生成loss和梯度值 第三部分:将数据和模型输入,使用batch_size数据进行模型参数的训练 第一部分:数据读入 第一步:输入文件的地址 第二步: 创建列表,用于文件数据的保存 第三步:使用pickle.load进行数…

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                                  目标识别                               语义分割 卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的 卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.…

循环神经网络(recurrent neural network,RNN)-------------------------重要结构(长短时记忆网络( long short-term memory,LSTM)) 主要介绍循环神经网络在自然语言处理(natural language processing,NLP) 传统的机器学习算法非常依赖人工提取的特征,使得基于传统机器学习的图像识别,语音识别以及自然语言处理等问题存在特征提取的瓶颈.而基于全连接神经网络的方法也存在参数太多,无法利用数据中时间序列…

图像的亮度.对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构.当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案). 同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式 TensorFlow图像处理函数:图像编码处理 img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)    (RGB色彩模式的图像看做是一个三维矩阵,矩阵的每个数表示了图像上不同位置,不同颜色的亮度,然而图像在存储时并不是直…

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU…

1.滑动平均模型: 用途:用于控制变量的更新幅度,使得模型在训练初期参数更新较快,在接近最优值处参数更新较慢,幅度较小 方式:主要通过不断更新衰减率来控制变量的更新幅度. 衰减率计算公式 : decay = min{init_decay , (1 + num_update) / (10 + num_update)} 其中 init_decay 为设置的初始衰减率 ,num_update 为模型参数更新次数,由此可见,随着 num_update 更新次数的增加,(1 + num_update) /…

作者:韩信子@ShowMeAI 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/327 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 股票价格数据是一个时间序列形态的数据,诚然,股市的涨落和各种利好利空消息更相…

TensorFlow深度学习基础与应用实战高清视频教程,适合Python C++ C#视觉应用开发者,基于TensorFlow深度学习框架,讲解TensorFlow基础.图像分类.目标检测训练与测试以及后期在C++和C#的应用. 视频目录如下: 你能学到那些内容预览: TensorFlow深度学习基础与应用实战高清视频教程,适合Python C++ C#视觉应用开发者,基于TensorFlow深度学习框架,讲解TensorFlow基础.图像分类.目标检测训练与测试以及后期在C++和C#的应用.…

深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来,深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩.微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一,同时在图像识别中超过了人类的识别水平.百度在中文语音识别上取得了97%的准确率,已经超过了人类的识别能力. 随着深度学习在越来越多的领域中取得了突破性进展,自然语言处理这一人工智能的重要领域吸引了大批的研究者的注意力.最近谷歌发布了基于深度学习的机器翻译(GNMT),和基于短语的机器翻译相比,错误率降低了55%-85%以上,从而又引发…

PyTorch是一个基于Python的深度学习平台,该平台简单易用上手快,从计算机视觉.自然语言处理再到强化学习,PyTorch的功能强大,支持PyTorch的工具包有用于自然语言处理的Allen NLP,用于概率图模型的Pyro,扩展了PyTorch的功能.通过学习<深度学习入门之PyTorch>,可以从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch,了解 PyTorch 基础,以及如何用 PyTorch 框架搭建模型.学到机器学习中的线性回归和 Logistic 回归.深度…

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/263 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…

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX…

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和…

TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用.最近流行的Keras框架底层默认使用TensorFlow,著名的斯坦福CS231n课程使用TensorFlo…

教程 | 没有博士学位,照样玩转TensorFlow深度学习 机器之心2017-01-24 12:32:22 程序设计 谷歌 操作系统 阅读(362)评论(0) 选自Codelabs 机器之心编译 参与:侯韵楚.王宇欣.赵华龙.邵明.吴攀 本文内容由机器之心编译自谷歌开发者博客的 Codelabs 项目.据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的.教程式的和上手式的编程体验.大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的…

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和…

0.前言 深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self…

原文:Deep Learning with TensorFlow Second Edition 协议:CC BY-NC-SA 4.0 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 深度学习中文第二版 一.人工神经网络 二.TensorFlow v1.6 的新功能是什么? 三.实现前馈神经网络 四.CNN 实战 五.使用 TensorFlow 实现…

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/265 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…

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深…

深度学习用的有一年多了,最近开始NLP自然处理方面的研发.刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程. 本系列课程将从原理讲解与数据处理深入到如何动手实践与应用部署,将包括以下内容:(更新ing) NLP机器翻译深度学习实战课程·零(基础概念) NLP机器翻译深度学习实战课程·壹(RNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·贰(RNN+Attention base) NLP机器翻译深度学习实战课程·叁(CNN base) NLP机器翻译深度学习实战课程·肆(Self-Atte…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算…