深度学习banchnoramliz

2024-11-02

深度学习网络层之 Batch Normalization

Batch Normalization Ioffe 和 Szegedy 在2015年<Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift>论文中提出此方法来减缓网络参数初始化的难处. Batch Norm优点减轻过拟合改善梯度传播(权重不会过高或过低) 容许较高的学习率,能够提高训练速度. 减轻对初始化权重的强依赖作为一种正则化的方式,在某种程度上减少对d

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

DeepMind背后的人工智能：深度学习原理初探

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

【转】TensorFlow练习20: 使用深度学习破解字符验证码

验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人:设计理念是对人友好,对机器难. 上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式. 我们先来看看破解验证码的几种方式: 人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等) 找到能过验证码的漏洞最后一种是字符识别,这是本帖的关注点我上网查了查,用Tesseract OCR.OpenCV等等其它方法都

整理：深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频,源码等) http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm

[深度学习大讲堂]从NNVM看2016年深度学习框架发展趋势

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处虚拟框架杀入从发现问题到解决问题半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

深度学习框架搭建之最新版Python及最新版numpy安装

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去. 先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele

机器学习&深度学习资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) <机器学习&&深度学习> 视频课程资源

【转载】如何自学深度学习技术，大神Yann LeCun亲授建议

编者按:Quora 上有网友提问:自学机器学习技术,你有哪些建议?(What are your recommendations for self-studying machine learning),Yann LeCun 在该提问下做了解答.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)根据 LeCun 的回答整理而来,原文链接:http://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 在网上有很多关于 Machine Learning 的材料.教程和视

深度学习 - DL

雷锋网 - 2016 | 人工智能在深度学习领域的前世今生(原文链接) Deep Learning - DL,深度学习是机器学习的一种. 深度学习最重要的作用:表示学习深度学习实践的四个关键要素计算能力算法数据应用场景卷积神经网络(CNN) 最著名的深度学习模型. 参考: :

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

angular指令深度学习篇

angular指令深度学习-过滤器 limitTo ... <body ng-app="app" > <div ng-controller="myCtr"> {{data|limitTo:2:1}}  ... angular.module("app", []) .controller("myCtr", ["$sco

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D

【转】自学成才秘籍！机器学习&深度学习经典资料汇总

小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <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

deep learning...深入学习深度学习 --工具篇

Caffe( http://caffe.berkeleyvision.org/ )是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清( http://daggerfs.com/ ),他目前在Google工作.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换:

Deep Learning 19_深度学习UFLDL教程：Convolutional Neural Network_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

深度学习（DNN）的学习网站

近期决定对深度学习稍微学习一下,因此搜集了一些相关的网站和资料,特分享给大家. 首先,如果你对机器学习还不甚了解,最好先了解一下其相关的概念,推荐 Andrew Ng在斯坦福的机器学习教程 (中文翻译版):http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.html (英文版)http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php?course=MachineLearning 台湾

NNVM打造模块化深度学习系统（转）

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

博弈论揭示了深度学习的未来（译自：Game Theory Reveals the Future of Deep Learning）

Game Theory Reveals the Future of Deep Learning Carlos E. Perez Deep Learning Patterns, Methodology and Strategy @ IntuitionMachine.com 译自:https://medium.com/intuitionmachine/game-theory-maps-the-future-of-deep-learning-21e193b0e33a#.2vjbrl5di 若你一直fo

[译]2016年深度学习的主要进展（译自：The Major Advancements in Deep Learning in 2016）

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201

深度学习banchnoramliz

热门专题