9种深度学习算法简介 导读:从算法处理的流程来划分,基于深度学习的目标检测算法可分为两阶段(Two-Stage)算法和一阶段(One-Stage)算法,两阶段算法需要先进行候选框的筛选,然后判断候选框是否框中了待检测目标,并对目标的位置进行修正;一阶段算法没有筛选候选框的过程,而是直接回归目标框的位置坐标和目标的分类概率。
1、深度神经网络(DNN) 背景:深度神经网络(DNN)也叫多层感知机,是最普遍的深度学习算法,发明之初由于算力瓶颈而饱受质疑,直到近些年算力、数据的爆发才迎来突破。 模型原理:它是一种包含多个隐藏层的神经网络。每一层都将其输入传递给下一层,并使用非线性激活函数来引入学习的非...
虽然深度学习算法的特点是自学习表示,但它们依赖于反映大脑计算信息方式的神经网络。在训练过程中,算法使用输入分布中的未知元素来提取特征、分组对象并发现有用的数据模式。就像自学习的训练机器一样,这在多个层次上发生,使用算法来建立模型。 深度学习模型使用了多种算法。虽然没有一个网络被认为是完美的,但是一些算法...
1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习领域最具代表性的算法之一。它通过局部连接、权值共享和池化等操作，在图像识别、目标检测等领域取得了巨大成功。CNN的创新之处在于利用卷积层和池化层来提取图像的特征，使得网络能够自动学习图像中的关键信息。2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种能够处理序列数据...
深度优先搜索是图的一种搜索方式,以深度为优先级去进行搜索,通俗地说就是"不撞南墙不回头",对于当前正在搜索的路径而言,只有把当前路径给搜索完了,即走到无路可走时,才回返回进而搜索另一条路。 假设我们有一个二叉树,共有10个节点,以下是DFS的简单示范: 从根节点开始向下搜索 然后搜索到2号节点 继续不断向...
卷积神经网络是深度学习中最重要的算法之一。它通过模拟人类视觉系统的工作方式，实现了对图像和视频的自动识别和分类。CNN的出现使得计算机在图像处理方面取得了巨大的突破，被广泛应用于人脸识别、物体检测等领域。二、循环神经网络（RNN）：时间序列数据的捕捉者 循环神经网络是一种能够处理时间序列数据的神经网络模型。
深度优先搜索 深度优先搜索（Depth-First-Search，简称DFS）是一种基于图或搜索树的算法，从起始顶点开始选择某一路径深度试探查找目标顶点，当该路径上不存在目标顶点时，回溯到起始顶点继续选择另一条路径深度试探查找目标顶点，直到找到目标顶点或试探完所有顶点后回溯到起始顶点，完成搜索。由于DFS是以后进先出的方式...
Berkeley 2013年的文章《用于一般视觉识别的深层卷积激活特征》(DeCAF——A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition) 发布了名为 DeCAF 的算法,这是深度卷积激活特征的一个开源实现,使用相关的网络参数,视觉研究人员能够利用一系列视觉概念学习范例进行深入实验。
一、算法核心 深度优先搜索和广度优先搜索,都是图形搜索算法,它两相似,又却不同,在应用上也被用到不同的地方。 1)深度优先搜索 深度优先搜索属于图算法的一种,是一个针对图和树的遍历算法,英文缩写为DFS即Depth First Search。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。其过程简要来说是对每一个可能的分支路径深入到...
您应该知道的9种深度学习算法 ＃1反向传播 反向传播算法是一种非常流行的用于训练前馈神经网络的监督学习算法。本质上，反向传播计算成本函数的导数的表达式，它是每一层之间从左到右的导数乘积，而每一层之间的权重梯度是对部分乘积的简单修改（“反向传播误差”）。我们向网络提供数据，它产生一个输出，我们将输出与...