人工智能
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卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程之兩個重要參數：學習率，學習動量
上個模型令人討厭的地方是光訓練就花了一個小時的時間，等結果并不是一個令人心情愉快的事情。這一部分，我們將討論將兩個技巧結合讓網絡訓練的更快！ 直覺上的解決辦法是，開始訓練...
用Pybrain庫進行神經網絡數據擬合的主要步驟
Pybrain號稱最好用的Python神經網絡庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學習庫，但是它偏偏就沒有神經網絡這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到Neurolab這個庫的，打算之后嘗試...
TensorFlow實戰之深度學習框架的對比
Google近日發布了TensorFlow 1.0候選版，這第一個穩定版將是深度學習框架發展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFlow不斷給人以驚喜。在這一年多時間...
2017-11-16 標簽：深度學習tensorflow 5270
卷積神經網絡檢測臉部關鍵點的教程之卷積神經網絡訓練與數據擴充
上一次我們用了單隱層的神經網絡，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經網絡 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經網絡，是計算機視覺領域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和...
2017-11-16 標簽：cnn 4190
用卷積神經網絡檢測臉部關鍵點之訓練專項網絡教程
訓練專項網絡 還記得我們在開始時丟棄的70％的培訓數據嗎？結果表明，如果我們想在Kaggle排行榜上獲得一個有競爭力的得分，這是一個很糟糕的主意。在70％的數據和挑戰的測試集中，我們的...
詳述機器學習最熱門的語言是什么？
應該掌握哪門編程語言，才能獲得機器學習或數據科學的工作機會呢？這是一個銀彈的問題。許多論壇都在辯論這個問題。我會在本文中提供自己的答案，并解釋原因，但是我們要先來查看一些...
2017-11-15 標簽：機器學習 7275
通過對比深度學習各大框架的優缺點尋找最優
開源的深度學習神經網絡正步入成熟，而現在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力。那么如何決定哪個開源框架最適合你呢？本文試圖通過對比深度學習各大框架...
2017-11-15 標簽：深度學習 23314
神奇GIF動畫讓你秒懂各種深度學習卷積神經網絡操作原理
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。它包括卷積層(alternating convolutional la...
2017-11-15 標簽：cnn 42749
Python機器學習回歸部分的應用與教程
這里，你應該已經安裝了 Scikit-Learn。如果沒有，安裝它，以及 Pandas 和 Matplotlib。 pip install numpy pip install scipy pip install scikit-learn pip install matplotlib pip install pandas 除了這些教程范圍的導入之外，...
人臉技術基本概念介紹
1. 人臉檢測 “人臉檢測(Face Detection)”是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術。 人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列(0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框)。一般情況下，...
2017-11-15 標簽： 4270
NLP中CNN模型常見的Pooling操作方法及其典型網絡結構
CNN是目前自然語言處理中和RNN并駕齊驅的兩種最常見的深度學習模型。圖1展示了在NLP任務中使用CNN模型的典型網絡結構。一般而言，輸入的字或者詞用Word Embedding的方式表達，這樣本來一維的文...
卷積神經網絡(CNN)基礎詳細說明及其注意事項
本文是對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包括卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。 一、卷積神經網絡概...
2017-11-15 標簽：神經網絡 61753
人工神經網絡基礎描述詳解
本文主要對人工神經網絡基礎進行了描述，主要包括人工神經網絡的概念、發展、特點、結構、模型。 本文是個科普文，來自網絡資料的整理。 一、 人工神經網絡的概念 人工神經網絡（Arti...
2017-11-15 標簽：神經網絡 41199
人工智能深度學習和機器學習的基礎知識及其關系
學習 tensorflow，caffe 等深度學習框架前，需要先了解一些基礎概念。本文以筆記的形式記錄了一個零基礎的小白需要先了解的一些基礎概念。 人工智能，機器學習和深度學習的關系 人工智能（...
對多層感知器和反向傳播進行入門級的介紹
本文對多層感知器和反向傳播進行入門級的介紹。人工神經網絡是一種計算模型，啟發自人類大腦處理信息的生物神經網絡。 人工神經網絡是一種計算模型，啟發自人類大腦處理信息的生物神...
2017-11-15 標簽：神經網絡 7109
CNN模型思路、加速算法設計及其實驗樣例
自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后，卷積神經網絡（CNN）的熱潮便席卷了整個計算機視覺領域。CNN模型火速替代了傳統人工設計（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一...
上海推人工智能新政策,2020年AI規模有望超千億
上海將加快形成以人工智能芯片及傳感器、機器人及智能硬件、智能無人系統及軟件等為重點的世界級新興產業集群，到2020年實現人工智能重點產業規模超過1000億，成為新增長點；基本建成人...
AI,AR聯手,推動零售智能化發展
AI的發展最終目的是要應用于行業實現落地，找到合適的應用場景，才是AI的關鍵和發揮其價值所在。AI在未來的趨勢讓各大科技公司及商家紛紛開始嘗試AI與各行業的結合以至于能夠在未來有一...
在AWS執行深度學習處理的11種操作及注意點
在AWS上執行大規模的深度學習處理是一個廉價而且有效的學習和開發方式。花少量的錢就可以使用數十GB的內存，數十個CPU，多個GPU，這是值得推薦的。 如果你是使用EC2或者Linux 命令的新人，在...
2017-11-15 標簽：深度學習 1547
對機器學習的理解和用Python實現的機器學習樣例分析
本書節選自圖書，Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但本書在絕大多數情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現的過程中更...
Sigmoid函數的擬合法分析及其高效處理
使用分段非線性逼近算法計算超越函數，以神經網絡中應用最為廣泛的Sigmoid函數為例，結合函數自身對稱的性質及其導數不均勻的特點提出合理的分段方法，給出分段方式同逼近多項式階數對...
決策樹的構建設計并用Graphviz實現決策樹的可視化
最近打算系統學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現，文中我將...
2017-11-15 標簽：機器學習 15302
人工神經網絡簡單算法的原理
人工神經網絡，簡稱神經網絡，是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數學模型或者計算模型。其實是一種與貝葉斯網絡很像的一種算法。之前看過一些內容始終云里霧里，這次決定寫一篇博...
2017-11-15 標簽：神經網絡 33918
從零到python機器學習大神的7個步驟
有許多python機器學習資源在線免費提供，從哪開始?如何進行?從零到python機器學習大神只要7個步驟。 入門，在英語中最打擊人的兩個單詞，第一部往往是最難的，當在這方面有太多選擇,通常讓...
卷積神經網絡(CNN)的簡單介紹及代碼實現
卷積神經網絡(CNN)的基礎介紹見 ，這里主要以代碼實現為主。 CNN是一個多層的神經網絡，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。 以MNIST作為數據庫，仿照LeNet-5和tiny-c...
2017-11-15 標簽：cnn 20177
開源深度學習框架對比研究的三個主要維度學習
本節對5個開源深度學習框架進行對比研究，主要側重于3個維度研究：硬件支持率、速度和準確率、社區活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。 2.3.1 硬件支持率 本節研究的硬...
2017-11-15 標簽：深度學習 4818
深度學習的三種基本結構及原理詳解
深度學習是計算機領域中目前非常火的話題，不僅在學術界有很多論文，在業界也有很多實際運用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學習的架構，并對深度學習的原理作了簡單的描述。機器...
2017-11-15 標簽：深度學習 49596
FPGA異構計算現狀及優化
基于FPGA的通用CNN加速設計，可以大大縮短FPGA開發周期，支持業務深度學習算法快速迭代；提供與GPU相媲美的計算性能，但擁有相較于GPU數量級的延時優勢，為業務構建最強勁的實時AI服務能力...
2017-11-15 標簽：FPGA 9041
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