昨日，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）在读博士魏秀参开放了一份较系统完整的 CNN 入门材料《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》。这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。 本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没...
使用小卷积核(3x3)。 通道数逐渐增加。 Network-In-Network 卷积层间加入MLP。 放弃全连接层,改用Global Average Pooling。 ResNet 设计近路连接,梯度信息可以有效传播。 4. 卷积神经网络的压缩 我对网络压缩这一部分其实不太了解。大家还是看看原书为好。 前端压缩:不改变网络结构(我理解是不改变基本的组成模块...
中心式归一化:计算训练集均值,在训练集、验证集和测试集图像中分别减去该均值 7. 网络参数初始化 7.1全零初始化 不能采用此方式。 权重全为零,网络不同神经元的输出必然相同,则梯度更新也完全一样,更新后的参数仍然全都一致,导致模型无法训练。 7.2 随机初始化 将权重随机设定为一个接近0的随机数。 He‘s me...
这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书,本书内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过本书对卷积神经网络和深度学习有所了解,笔者试图尽可能少的使用晦涩的数学公式而尽可能多的使用具体的图表形象表达。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者,以及...
昨日,南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)在读博士魏秀参开放了一份较系统完整的 CNN 入门材料《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》。这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书,内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者,以及没有机器...
2. 端到端。基于深度学习的解决方案,一次性处理所有这些功能。 通过传感器的融合,自动驾驶汽车获得了数据,不过,如何从传感器信号中提取有用的信息,并基于现有信息执行任务,则需要利用机器学习算法——CNN、RNN、DRL。 CNN(卷积神经网络):主要用于处理图像和空间信息,提取感兴趣的特征和识别环境中的对象。这些神经网络...