博士撰写的深度学习实践手册,主要以卷积神经网络为主体,可以在魏博士个人主页获取电子版,解析卷积神经网络——深度学习实践手册。之前和学弟约定好,《解析卷积神经网络》作为暑假需要看的资料之一,近日花费数小时阅读了一番,基本涵盖了卷积神经网络的基础概念、实践操作等,内容也不多,平时看看复习一下也不错,这篇文章的...
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...
机器学习(周志华)读书笔记-(五)神经网络(2)卷积神经网络 神经网络-卷积神经网络 卷积神经网络:逐层训练是一种训练深度学习参数的一种方法,卷积网络是通过权值共享减少训练难度。关于卷积网络网上可以查到很多关于其算法的讲解以及公式推到。卷积神经网络以其在图像处理特有的优势以至于越来越多的人参与研究当中,这里以...
2. 神经网络的基本部件 2.1 “端到端”的思想 说白了就是“一步到位”。深度学习之前,解决一个问题(图像识别为例)往往通过分而治之的办法,讲问题分解为预处理、特征提取与选择、分类器设计等若干子步骤。 分步解决子问题,尽管可能得到子问题的最优解,但是子问题最优解相加未必是全局最优解。 “端到端”的学...
深度学习,特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域,卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景,在许多问题上都取得了超越人类智能的结果。本书作为该领域的入门书籍,在内容上涵盖深度卷积神经网络的基础知识和实践应用两大方面。《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》共14 章,分为三个部分:第一部分为...
入门到精通一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽! 2280 -- 3:25:43 App 【回归分析,一套搞定】2023全网最通俗易懂的回归分析教程,我终于学明白了!(机器学习/深度学习/人工智能) 1159 21 2:03:43 App 【基于Pytorch】循环神经网络RNN与LSTM原理讲解与...
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...
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《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分已经更新完毕,从今天开始更新实践应用篇,正文部分为数据扩充篇目的知识 附下载文档地址:http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf 1 简单的数据扩充方式(p84-85) 在实践中,往往会将如下几种方式叠加使用,如此便可将图像数据扩充至原有数量的数倍...
《解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践 魏秀参 深度学习入门教程书籍 卷积神经网络部件结构和模型压缩 电子工业出版社》,作者:解析深度学习 卷积神经网络原理与视觉实践 魏秀参 深度学习入门教程书籍 卷积神经网络部件结构和模型压缩 电子工业出版社魏秀参 著,出版社