9种深度学习算法简介 导读:从算法处理的流程来划分,基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段(Two-Stage)算法和一阶段(One-Stage)算法,两阶段算法需要先进行候选框的筛选,然后判断候选框是否框中了待检测目标,并对目标的位置进行修正;一阶段算法没有筛选候选框的过程,而是直接回归目标框的位置坐标和目标的分类概率。
1、深度神经网络(DNN) 背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。 模型原理:它是一种包含多个隐藏层的神经网络。每一层都将其输入传递给下一层,并使用非线性激活函数来引入学习的非线性特性。通过组合这些非线性变换,DNN...
GAN 是生成式深度学习算法,它创建类似于训练数据的新数据实例。GAN 有两个组成部分: 一个生成器,学习生成虚假数据,一个鉴别器,学习从虚假信息。 GAN 的使用在一段时间内有所增加。它们可以用来改善天文图像和模拟暗物质研究的引力透镜效应。视频游戏开发者通过图像训练,以4K 或更高的分辨率重新创建低分辨率、2D 纹...
深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法,通过对大量数据进行学习,得到一个深度神经网络模型。深度学习算法可以解决一些传统机器学习算法难以解决的问题,例如图像和语音识别等复杂任务。常用的深度学习算法包括自编码器、递归神经网络、生成对抗网络等。 卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络,适用于处理图像数...
02 一阶段算法 一阶段算法和两阶段算法最主要的区别,就是没有单独的候选框筛选阶段,而是直接回归目标的位置坐标和分类概率。常用的一阶段算法如下。 1. YOLO算法 2015年,R. Joseph等人提出了YOLO(You Look Only Once)算法,这是首个深度学习领域的一阶段算法。
本文将介绍深度学习领域的十大算法，带您一窥未来智能世界的壮丽景象。1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习领域最具代表性的算法之一。它通过局部连接、权值共享和池化等操作，在图像识别、目标检测等领域取得了巨大成功。CNN的创新之处在于利用卷积层和池化层来提取图像的特征，使得网络能够自动学习图像中的...
十、半监督学习（SSL）：数据利用率的提升 半监督学习是一种介于有监督学习和无监督学习之间的学习方法。它利用少量的标记数据和大量的未标记数据进行训练，提高了数据的利用率。SSL在数据稀缺的情况下有着重要的应用价值。结语 深度学习十大算法的出现，使得计算机能够模仿人类的智能行为，为人工智能的发展带来了巨大的...
深度学习算法 正如深度学习是在机器学习的基础上发展的，其算法分类也可根据是监督学习还是非监督学习分为...
Toronto 2009年的文章《深度波兹曼机器》(Deep Boltzmann Machines) 针对波兹曼机提出了一种新的学习算法,其中包含许多隐藏层。 Stanford 和 Google 2012年联合发表的文章《使用大规模非监督学习构建高层特征》(Building High-Level Features Using Large-Scale Unsupervised Learning) 解决了仅利用未标记的数据构建高级、特...