由于DL的第一步不是随机初始化,而是通过学习输入数据的结构得到的,因而这个初值更接近全局最优,从而能够取得更好的效果;所以deep learning效果好很大程度上归功于第一步的feature learning过程。
超参上，learning rate 最重要，推荐了解cosine learning rate，其次是 batchsize 和 weight decay。当你...
建议对 FC DNN 的 BP 不熟悉的同学,可以先看看本专栏的“当我们在谈论 Deep Learning:DNN 与 Backpropagation”,下面整体思路与该篇相似,且会直接使用其中某些结论。 为了方便描述,下文讨论的 CNN 都是两维且 Channel 为1, 也即两层之间 Convolution Kernel 只有一个。 Convolutio Layer 与 BP 先明确本文后续...
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（当前对参数利用最有效的 CNN，...
CNNs是受早期的延时神经网络(TDNN)的影响。延时神经网络通过在时间维度上共享权值降低学习复杂度,适用于语音和时间序列信号的处理。 CNNs是第一个真正成功训练多层网络结构的学习算法。它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前向BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为了最小化数据的预处理要求。
Deep learning belongs to the broader family of machine learning methods and currently provides state-of-the-art performance in a variety of fields, including medical applications. Deep learning architectures can be categorized into different groups depending on their components. However, most of them ...
CNN主要由Yann LeCun发明,从1989年到1998年,由多篇论文逐步演进到成熟的CNN模型,详细过程可以查看:http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html 。这个模型的详细介绍见Yann LeCun1998年的论文(附件Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition _ lecun-01a.pdf),...
Before you dive deeper into how CNNs work, it is important to understand how these deep learning algorithms relate to the broader field of AI and the distinctions between commonly used AI-related key terms. Artificial intelligence:The field of computer science focused on intelligent computer program...
Learn how deep learning works and how to use deep learning to design smart systems in a variety of applications. Resources include videos, examples, and documentation.
1,基于区域卷积网络RCNN 2,深度残差网络Resnet3,胶囊网络Capsule 4,长短时记忆网络LSTM5,注意力机制 6,BP反传算法7,可变分编码器VAE九、深度学习实际应用案例操作1,CNN——》图像分类 2,Lstm——》文本分类3,Lstm——》命名实体抽取 4,Yolo——》目标检测5,图像分类(CNN) 6,目标定位和识别(RCNN)7,图像...