本文主要介绍深度学习在各种不同领域方向的应用与项目开发,包括实际生活、交通、医疗、工业、农业等各个领域,如常见的车牌识别、人脸识别、表情识别、垃圾分类、行人车辆追踪计数等,很多项目都具备实际落地应用价值。每个项目都包含详细的实现过程、模型训练及项目制作介绍,为大家提供参考和学习。 各位小伙伴如果有其他类似...
1、加载项目所需的库 2、下载数据 3、定义数据的变换 4、加载数据 5、生成ResNet18模型 6、定义超参数 7、微调 8、测试可视化 《学习迁移》 我们可以通过Pytorch、Git等途径获得别人用其他数据集训练好的模型,我们可以利用他们训练好的模型,微调一下来跑自己的任务 本项目是迁移Pytorch上的ResNet18,该模型是用Im...
2.1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P) 前馈神经网络和感知机,信息从前(输入)往后(输出)流动,一般用反向传播(BP)来训练。算是一种监督学习。 对应的代码: https://github.com/danijar/layered https://github.com/civisanalytics/muffnn 2.2 Radial basis function (RBF) 径向基...
对心智的投入——自由而充分。深度学习是心智的全情和全力投入，是一种深度的心理专注和思维参与。要达到深度学习的状态，就必须保证学习过程的自主性和个性化。也就是说，深度学习需要给学生充分的自由和空间，让学生在完全自我的学习状态下，将自己的心智发挥到极致，力避学生学习上的“不够吃”和“吃不饱”现象。
第一部分：启动一个深度学习项目第二部分：创建一个深度学习数据集第三部分：设计深度模型第四部分：可视化深度网络模型及度量指标第五部分：深度学习网络中的调试第六部分：改善深度学习模型性能及网络调参 第一部分：启动一个深度学习项目 应该选择什么样的项目？很多人工智能项目其实并没有那么严肃，做起来还很有趣。
该项目对于计算机视觉新手来说是一个完美的开始——您可以使用 MNIST 数据集构建一个简单的数字识别器。 当您有机会使用卷积神经网络训练模型时,您将学习如何开发、评估和使用卷积深度学习神经网络进行图像分类。 MNIST 数据集包含 60,000 个示例的训练集和 10,000 个示例的测试集。您可以在这里访问它:https://git...
近年来，我校依托“深度学习”教学改进项目，聚焦核心素养导向的单元教学设计等教学改革的重点难点问题，引导教师更新教育理念，转变育人方式，提高育人水平，促进学生德智体美劳全面发展。一、将深度学习纳入学校整体框架，逐步推动教学改进 项目引进之初，我们就讨论并明确了“深度学习”项目的定位和根本原则：伴随教育教学...
本文将为你介绍100个最适合入门者的深度学习项目,涵盖了从基础知识到高级应用的不同领域,让你轻松入门深度学习领域。一、基础知识篇 手写数字识别:使用深度学习模型对手写数字进行分类。通过这个项目,你可以了解卷积神经网络(CNN)的基本原理和应用。 图像分类:利用深度学习对图片进行分类。这个项目可以帮助你掌握图像处理...
央广网北京5月29日消息（记者 庞婷）5月27日，北京大兴区召开“深度学习教学改进项目实施交流会——基于深度学习的跨学段联合教研”，展示大兴区深度学习项目阶段性研究成果，明确项目持续研究的攻坚方向。来自北京大兴区、通州区和河北省廊坊市的中小学校长、教学干部、教研组长、教研员、实验校骨干教师，共计1600余人...
深度学习是指在教师指导下，学生围绕具有挑战性的学习主题，通过积极的探究实践，深刻地掌握学科核心知识，并运用知识解决实际问题。项目式学习强调设计思维和核心知识的理解，在做事中理解概念，形成专家思维，引发跨情境的迁移，是实现“深度学习”的有效学习方式。为此，我们尝试了以深度学习理念为指导，利用项目式学习...