深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU

Tensorflow深度学习之十二：基础图像处理之二

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…

深度学习基础（二）AlexNet_ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

该论文是深度学习领域的经典之作,因为自从Alex Krizhevsky提出AlexNet并使用GPUs大幅提升训练的效率之后,深度学习在图像识别等领域掀起了研究使用的热潮.在论文中,作者训练了一个含有 60 million个参数和650000个神经元的深度卷积神经网络对ImageNet LSVRC-2010中1.2million个高分辨率彩色图像进行分类,最终取得出色的结果.在论文中作者详细描述了网络架构以及训练过程,同时作者也对Alex网络中的一些特点及创新之处进行了介绍.下面我会记录下阅读…

C++学习基础十二——纯虚函数与抽象类

一.C++中纯虚函数与抽象类: 1.含有一个或多个纯虚函数的类成为抽象类,注意此处是纯虚函数,而不是虚函数. 2.如果一个子类继承抽象类,则必须实现父类中的纯虚函数,否则该类也为抽象类. 3.如果一个类中含有虚函数,则必须将该类的析构函数声明为虚函数. 4.虚函数与纯虚函数的声明: virtual void draw();//虚函数 virtual void draw() = 0;//纯虚函数 5.C++中支持两种多态性: 编译时多态:通过重载函数实现. 运行时多态:通过虚函数实现. 二.Jav…

C#学习基础概念二十五问

C#学习基础概念二十五问 1.静态变量和非静态变量的区别?2.const 和 static readonly 区别?3.extern 是什么意思?4.abstract 是什么意思?5.internal 修饰符起什么作用?6.sealed 修饰符是干什么的?7.override 和 overload 的区别?8.什么是索引指示器?9.new 修饰符是起什么作用?10.this 关键字的含义?11.可以使用抽象函数重写基类中的虚函数吗?12.密封类可以有虚函数吗?13.如果基类中的虚属性只有一个属性…

深度学习基础系列（九）| Dropout VS Batch Normalization? 是时候放弃Dropout了

Dropout是过去几年非常流行的正则化技术,可有效防止过拟合的发生.但从深度学习的发展趋势看,Batch Normalizaton(简称BN)正在逐步取代Dropout技术,特别是在卷积层.本文将首先引入Dropout的原理和实现,然后观察现代深度模型Dropout的使用情况,并与BN进行实验比对,从原理和实测上来说明Dropout已是过去式,大家应尽可能使用BN技术. 一.Dropout原理根据wikipedia定义,dropout是指在神经网络中丢弃掉一些隐藏或可见单元.通常来说,是在神…

深度学习基础系列（五）| 深入理解交叉熵函数及其在tensorflow和keras中的实现

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…

算法工程师<深度学习基础>

<深度学习基础> 卷积神经网络,循环神经网络,LSTM与GRU,梯度消失与梯度爆炸,激活函数,防止过拟合的方法,dropout,batch normalization,各类经典的网络结构,各类优化方法 1.卷积神经网络工作原理的直观解释 https://www.zhihu.com/question/39022858 简单来说,在一定意义上,训练CNN就是在训练每一个卷积层的滤波器.让这些滤波器组对特定的模式有高的激活能力,以达到CNN网络的分类/检测等目的. 2.卷积神经网络的复杂度分析 ht…

Bootstrap <基础十二>下拉菜单（Dropdowns）

Bootstrap 下拉菜单.下拉菜单是可切换的,是以列表格式显示链接的上下文菜单.这可以通过与下拉菜单(Dropdown) JavaScript 插件的互动来实现. 如需使用下列菜单,只需要在 class .dropdown 内加上下拉菜单即可.下面的实例演示了基本的下拉菜单: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例 - 下拉菜单(Dropdowns)</title> <li…

python3.4学习笔记(十二) python正则表达式的使用，使用pyspider匹配输出带.html结尾的URL

python3.4学习笔记(十二) python正则表达式的使用,使用pyspider匹配输出带.html结尾的URL实战例子:使用pyspider匹配输出带.html结尾的URL:@config(age=10 * 24 * 60 * 60)def index_page(self, response): for each in response.doc('a[href^="http"]').items(): matchObj = re.match( r'(.*).html', each…

Java基础十二--多态是成员的特点

Java基础十二--多态是成员的特点一.特点 1,成员变量. 编译和运行都参考等号的左边. 覆盖只发生在函数上,和变量没关系. Fu f = new Zi();System.out.println(f.num);//是父类,答案是3 2,成员函数(非静态). 编译看左边,运行看右边. 因为成员函数存在覆盖特性. Fu f = new Zi();//f.show();输出的是子类里面的show方法 3,静态函数. 编译和运行都看左边. 静态函数不具备多态性,多态性是对象的多态性,然后静态函数不涉…

Go语言学习笔记十二：范围(Range)

Go语言学习笔记十二: 范围(Range) rang这个关键字主要用来遍历数组,切片,通道或Map.在数组和切片中返回索引值,在Map中返回key. 这个特别像python的方式.不过写法上比较怪异使用:=分割,而在python中使用in分割.而python中range是函数,不是关键字. package main import "fmt" func main() { nums := []int {10, 20, 30} sum := 0 for i, num := range num…

UFLDL深度学习笔记（二）SoftMax 回归(矩阵化推导)

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断$y^{(i)}\in{\{0,1\}}$,Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

TensorFlow深度学习基础与应用实战高清视频教程

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.…

[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程 V0.2

之前的[笔记] 基于nvidia/cuda的深度学习基础镜像构建流程已经Out了,以这篇为准. 基于NVidia官方的nvidia/cuda image,构建适用于Deep Learning的基础image. 思路就是先把常用的东西都塞进去,build成image,此后使用时想装哪个框架就装. 为了体验重装系统的乐趣,所以采用慢慢来比较快的步骤,而不是通过Dockerfile来build. 环境信息已经安装了Docker CE和NVIDIA Container Toolkit,具体流程参考这里…

深度学习基础（十二）—— ReLU vs PReLU

从算法的命名上来说,PReLU 是对 ReLU 的进一步限制,事实上 PReLU(Parametric Rectified Linear Unit),也即 PReLU 是增加了参数修正的 ReLU. 在功能范畴上,ReLU . PReLU 和 sigmoid . tanh 函数一样都是作为神经元的激励函数(activation function). 1. ReLU 与 PReLU 注意图中通道的概念,不通的通道对应不同的 $$ 如果 ai=0,那么 PReLU 退化为 ReLU:如果 ai 是一…

深度学习基础（五）ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作.在其面世以后,目标检测.图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等. ResNet通过重构模型对残差映射(Residual mapping)进行拟合,而非以往那样拟合期望的潜在映射(Underlying mapping).借助这一举措,ResNet解决了"退化问题"(Degradation problem),使得训练数百甚至数千层网络成为可能,且…

Deep learning深度学习的十大开源框架

Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我们推荐目前规模人气最高的TOP3: 一.Caffe.源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web大户.与TensorFlow一样,Caffe…

深度学习基础（CNN详解以及训练过程1）

深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief Networks(DBN)深信度网络 Recurrent neural Network(RNN)多层反馈循环神经网络神经网络对于不同问题(图像,语音,文本),需要选用不同网络模型比如CNN RESNE…

深度学习基础（三）NIN_Network In Network

该论文提出了一种新颖的深度网络结构,称为"Network In Network"(NIN),以增强模型对感受野内local patches的辨别能力.与传统的CNNs相比,NIN主要的创新点在于结构内使用的mlpconv layers(multiple layer perceptron convolution layers)和global average pooling.下面先介绍二者: MLP Convolution Layers 如Fig.1所示,传统卷积网络中的 linear c…

Tensorflow2(一)深度学习基础和tf.keras

代码和其他资料在 github 一.tf.keras概述首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 $f(x) = ax + b$,其中 $x$ 代表学历,$f(x)$ 代表收入,分别代表输入特征和输出值.为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为$(f(x) - y)^2$,即预测值与真实值差值的平方的均值.优化的目标是求解参数 $a,b$ 使其损失函数最小. import tensorflow as tf import pand…

机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二…

机器学习&深度学习基础（机器学习基础的算法概述及代码）

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习传统机器学习算法决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

机器学习&深度学习基础（目录）

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力第三步:Python数据分析掌握Python这门…

深度学习基础系列（十一）| Keras中图像增强技术详解

在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难.根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合.那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案是有的,就是数据增强技术.我们可以对现有的数据,如图片数据进行平移.翻转.旋转.缩放.亮度增强等操作,以生成新的图片来参与训练或测试.这种操作可以将图片数量提升数倍,由此大大降低了过拟合的可能.本文将详解图像增强技术在K…

深度学习基础系列（七）| Batch Normalization

Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这种易导致梯度消失的激活函数: 具有轻微地正则化效果,以此可以降低dropout的使用. 但为什么BN能够如此有效?让我们来一探究竟. 一.Covariate Shift Convariate shift是BN论文作者提出来的概念,其意是指具有不同分布的输入值对深度网络学习的影响.举个例子,假设我们有…

深度学习基础-基于Numpy的卷积神经网络（CNN）实现

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及动手学深度学习的读书笔记.本文将介绍基于Numpy的卷积神经网络(Convolutional Networks,CNN)的实现,本文主要重在理解原理和底层实现. 一.概述 1.1 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接.权重共享和平移不变特性的深层前馈神经网络. CNN利用了可学习的kernel卷积核(filter滤波器)来提取图像中的模式(局部和全局).传统图像处理会手动设计卷积核(例如高…

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