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深度学习第17讲：keras入门和快速上手指南
深度学习到这个进度，笔者觉得有必要开始对一些优秀的深度学习框架进行介绍了。在前面几讲中，我们着重对 Tensorflow 进行了介绍，并用其实现了一些数据例子。Tensorflow 虽然很强大，但语法和使用便利性上对于新手来说并不是那么的友好，所以到这里笔者需要给大家介绍&n...
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深度学习笔记16：CNN经典论文研读之AlexNet及其Tensorflow实现
在 Yann Lecun 提出 Le-Net5 之后的十几年内，由于神经网络本身较差的可解释性以及受限于计算能力的影响，神经网络发展缓慢且在较长一段时间内处于低谷。2012年，深度学习三巨头之一、具有神经网络之父之称的 Geoffrey Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 率先提出了 AlexNet，并在当年度的 ...
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深度学习笔记15：ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置
深度学习大多用来处理图片、语言、视频和文本等大量非结构化数据，因而计算资源是进行深度学习开发的必要条件，想依靠windows单机玩深度学习恐怕不现实，基于linux和 gpu服务器的深度学习开发环境配置就显得尤为重要了。本节笔记就先学习下如何在 ubuntu16.04 系统下配置深度学习开发环...
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深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现
在前几次笔记中，笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。从本次笔记开始，笔者在深度学习笔记中会不定期的对 CNN 发展过程中的经典论文进行研读并推送研读笔记。今天笔者就和大家一起学习卷积神经网络和深度学习发展历史上具有奠基性的经典论文之一的关于 LeNet-5 网络一文。LeNe...
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深度学习笔记13：Tensorflow实战之手写mnist手写数字识别
上一讲笔者和大家一起学习了如何使用 Tensorflow 构建一个卷积神经网络模型。本节我们将继续利用 Tensorflow 的便捷性完成 mnist 手写数字数据集的识别实战。mnist 数据集是 Yann Lecun 大佬基于美国国家标准技术研究所构建的一个研究深度学习的手写数字的数据集。m...
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深度学习笔记12：卷积神经网络的Tensorflow实现
在上一讲中，我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中，使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中，我们也是在手动搭建之后利用 Tensorflow 去重新实现一遍，一来为了能够对神经网络的传播机制能够理解更加透彻，二来也是为了更加高效使...
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深度学习笔记11：利用numpy搭建一个卷积神经网络
前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy&nbs...
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深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）在上一讲中，我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读，但仅仅是对二维图像，即通道数为 1 的图像（灰度图）进行了卷积，对于三维或者更高维的图像卷积显然...
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深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）前面的八篇学习笔记，基本上都是围绕着深度神经网络（DNN）和全连接网络（FCN）在学习。从本篇开始，笔者将跟着大家一起学习和研究深度学习的另一个主题——卷积神经网...
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深度学习笔记8：利用Tensorflow搭建神经网络
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）在笔记7中，笔者和大家一起入门了 Tensorflow 的基本语法，并举了一些实际的例子进行了说明，终于告别了使用 numpy 手动搭建的日子。所以我们...
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深度学习笔记7：Tensorflow入门
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）从前面的学习笔记中，笔者和大家一起使用了 numpy 一步一步从感知机开始到两层网络以及最后实现了深度神经网络的算法搭建。而后我们又讨论了改善深...
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深度学习笔记6：神经网络优化算法之从SGD到Adam
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）从前面的学习中，笔者带大家一起学会了如何手动搭建神经网络，以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制，而并不是初次...
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深度学习笔记5：正则化与dropout
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）在笔记 4 中，笔者详细阐述了机器学习中利用正则化防止过拟合的基本方法，对 L1 和 L2 范数进行了通俗的解释。为了防止深度神经网络出现过拟合，除了给损失函数加上 ...
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深度学习笔记4：深度神经网络的正则化
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）恍恍惚惚，又20天没写了。今天笔者要写的是关于机器学习和深度学习中的一项关键技术：正则化。相信在机器学习领域摸爬滚打多年的你一定知道正则化是防止模型过拟合的...
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深度学习笔记3：手动搭建深度神经网络（DNN）
作者简介：鲁伟：一个数据科学践行者的学习日记。数据挖掘与机器学习，R与Python，理论与实践并行。个人公众号：数据科学家养成记 （微信ID：louwill12）在笔记 1 和 2 里笔者使用 numpy 手动搭建了感知机单元与一个单隐层的神经网络，理解了神经网络的基本架构和传播原理，掌握了如何从零开始手写一个神经网...