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动图 | 各种卷积结构原理及优劣
卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。Paul-Louis Pröve在Medium上通过这篇文章快速地介绍了不同类型的卷积结构（Convolution）及优势。为了简单起见，本文仅探讨二维卷积结构。卷积首先，定义下卷积层的结构参数。△ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维...
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干货 | 详解scikit-learn中随机森林(RF)和梯度提升决策树(GBDT)的参数调优
转自：博客园作者：jasonfreak连接：http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参？ 2.1 调参的目标：偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案：贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例：Digit Recog...
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CNN之卷积层
前言卷积神经网络在深度学习领域是一个很重要的概念，是入门深度学习必须搞懂的内容。CNN图像识别的关键——卷积当我们给定一个"X"的图案，计算机怎么识别这个图案就是“X”呢？一个可能的办法就是计算机存储一张标准的“X”图案，然后把需要识别的未知图案跟标准"X"图案进行比对，如果二者一致，则判定未知图案即是一个"X"图...
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Torch7模型训练
Torch7搭建卷积神经网络详细教程已经详细的介绍啦Module模块，这里再次基础上再给出一些上Container、 Transfer Functions Layers和 Simple Layers模块的理解。并在后面给出一些简单的模型训练方法。下述程序在itorch qtconsole下运行。上一篇博文讲到Module主要有四个函数(详细见Torch7搭建卷积神经网络详细教程)，但是...
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Torch7搭建卷积神经网络详细教程
之前的博文，如一文读懂卷积神经网络(CNN)、多层网络与反向传播算法详解、感知机详解、卷积神经网络详解等已经比较详细的讲述了神经网络以及卷积神经网络的知识。本篇博文主要讲述在Torch7中神经网络如何建立以及相关的原理（即神经网络包NN的内容），虽然讲述的是神经网络的建立。但是不会涉及太多神经网络的知识，假如...
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Torch7基本教程2
上一篇博文Torch7深度学习教程1详细的讲述了Torch7的安装过程，本篇博文主要是讲述一下Torch7中的一些基本运算的语法，与Python的基本语法类似，加入你不是python的小白，本篇可以一带而过的略一遍。启动Torch7，终端下输入：th，这种交互式的模式跟python和MATLAB的IDE很相像，使用起来更加的顺手。1. 关于String2. 关...
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Torch7深度学习教程1
Torch7的本系列教程的主要目的是介绍Torch的入门使用。今天首先分享一下Torch7的安装。（在Ubuntu14.04安装torch7）为什么选择TorchTorch的目标是在建立科学算法的同时，要有最大的灵活性和速度，而这一过程非常简单。Torch拥有一个大社区驱动包的生态系统，涉及机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、...
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瞬间了解AI如何应用在无人驾驶
文章来自网易科技(原标题：AI 到底怎么在自动驾驶领域派上用场？看这篇你就懂了)编者按：以深度学习架构为基础的人工智能技术（如深度神经网络，DNN）早已在全球铺开，其应用范围覆盖了汽车市场、计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、物体识别和自动驾驶等领域。眼下，自动驾驶新创公司、互联网公司和 OEM 商都在探索...
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深度卷积生成对抗网络的无监督学习，补全人脸合成图像匹敌真实照
Github 用户 saikatbsk 最近做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。他表示不久后会将具体方法公布出来。计算机视觉，尤其是人脸识别、生成这块是最近的热点。Github 用户 saikatbsk 做了一个项目，使用深度卷积生成对抗网络进行图像补完，取得了非常不错的效果。右上角是原始图像...
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卷积神经网络详解
注：看本文之前最好能构理解前馈圣经网络以及BP(后向传播)算法，可以看之前发的相关文章或者看知乎、简书、博客园等相关博客。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系...
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TensorFlow：TensorBoard可视化
在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日志文件...
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Machine Learning -- Boosting
本来想写随机森林的但是由于其中用到了太多提升的思想，所以就先整理整理提升的相关概念。Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valiant提出的 PAC&nbs...
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干货|详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL
关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。Lenet，1986年Alexnet，2012年GoogleNet，2014年VGG，2014年Deep Residual Learning，2015年Lenet就从Lenet说起，可以看下caffe中lenet的配置文件（1），可以试着理解每一层的...