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...
引言:《解析卷积神经网络》是@魏秀参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,...
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 ...
RNN(递归神经网络):主要用于处理视频信息,在这些网络中,先前步骤的输出将作为输入进入到网络中,从而允许信息和知识能够在网络中持久存在并被上下文化。 DRL(深度强化学习):DRL 方法允许软件定义的“代理”学习在虚拟环境中使用奖励函数实现目标的最佳可能操作。这些面向目标的算法将学习如何实现目标,或如何在多个步骤中沿...
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...
作为该领域的入门书籍,这本书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。让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三的运用到自己的工程实践中。 大神周志华教授也曾力荐此书:“市面上深度学习书籍已不少,但专门针对卷积神经网络展开,侧重实践又不失论释者尚不多见。本书基本覆...
一文理解深度学习,卷积神经网络,循环神经网络的脉络和原理1-深度学习基础 人体神经细胞工作原理。如下图。树突接受其他神经细胞的刺激。经过细胞核的处理通过轴突进行输出到其他神经细胞或者肌肉。这样传输就会形成一个通路。当我们持续学习一种事物的时候,就会持续的刺激该通路上的所有神经细胞。从而使得通路更加顺畅。
周志华教授作序力荐!展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧,一流的深度学习入门实践书! 作者:魏秀参出版社:电子工业出版社出版时间:2018年11月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥62.40 定价 ¥79.00 配送至 北京市东城区
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1. 由于⽹络已经在原始数据上收敛,因此应设置较⼩的学习率在⽬标数据上微调,如10^-4或以下、 2. 卷积神经⽹络浅层拥有更泛化的特征,深层特征更加抽象,对应⾼层语义,因此,新数据上⾼层语义更新的可能性较⼤,可以 根据层深设置不同学习率,深层⼤于浅层 3. 从后往前微调⽹络,数据越多,可调整...