正文内容加载中...
posted @ 2016-05-09 09:16 Charlotte77 阅读(2119) 评论(7) 编辑
正文内容加载中...
posted @ 2016-05-09 09:14 Charlotte77 阅读(2538) 评论(25) 编辑
摘要: PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾   在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中。 构建网络模型   用Paddle阅读全文
posted @ 2018-06-06 09:56 Charlotte77 阅读(1015) 评论(4) 编辑
摘要: PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一) 背景介绍   在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告、打折促销信息、澳门博彩邮件、理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼。 &emsp阅读全文
posted @ 2018-05-22 14:14 Charlotte77 阅读(977) 评论(7) 编辑
摘要: 上节我们讲了第一部分,如何用生成简易的车牌,这节课中我们会用PaddlePaddle来识别生成的车牌。 数据读取 在上一节生成车牌时,我们可以分别生成训练数据和测试数据,方法如下(完整代码在这里): 生成好数据后,我们写一个reader来读取数据 ( reador.py ) 灌入模型时,我们需要调用阅读全文
posted @ 2018-03-25 21:56 Charlotte77 阅读(1839) 评论(8) 编辑
摘要: 小伙伴们,终于到了实战部分了!今天给大家带来的项目是用PaddlePaddle进行车牌识别。车牌识别其实属于比较常见的图像识别的项目了,目前也属于比较成熟的应用,大多数老牌厂家能做到准确率99%+。传统的方法需要对图像进行多次预处理再用机器学习的分类算法进行分类识别,然而深度学习发展起来以后,我们可阅读全文
posted @ 2018-02-26 10:42 Charlotte77 阅读(4072) 评论(14) 编辑
摘要: 在前面的文章中,我们通常是拿到一个任务,譬如图像分类、识别等,搜集好数据后就开始直接用模型进行训练,但是现实情况中,由于设备的局限性、时间的紧迫性等导致我们无法从头开始训练,迭代一两百万次来收敛模型,所以这个时候迁移学习就派上用场了。 什么是迁移学习? 迁移学习通俗来讲,就是运用已有的知识来学习新的阅读全文
posted @ 2018-02-01 16:54 Charlotte77 阅读(1902) 评论(9) 编辑
摘要: 上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化。在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具 Tensorboard。 Tensorflow的可视阅读全文
posted @ 2018-01-26 11:09 Charlotte77 阅读(2150) 评论(7) 编辑
摘要: 前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的阅读全文
posted @ 2018-01-24 22:47 Charlotte77 阅读(3757) 评论(9) 编辑
摘要: 前段时间看到版内经常会有2017年的总结,但我总觉得年还没过,2017就不算真正的过完,上周五公司开了部门年会,这周五公司要开公司年会,年会完了再过一周多就准备回家了,一年才算快到头了。今年对于我而言是一个多变的一年,到年底我算工作了两年半了,打算从以下几个方面总结: 2017 工作 上半年:上半年阅读全文
posted @ 2018-01-22 16:01 Charlotte77 阅读(7486) 评论(70) 编辑
摘要: 最近除了工作以外,业余在参加Paddle的AI比赛,在用Paddle训练的过程中遇到了一些问题,并找到了解决方法,跟大家分享一下: PaddlePaddle的Anaconda的兼容问题 之前我是在服务器上安装的PaddlePaddle的gpu版本,我想把BROAD数据拷贝到服务器上面,结果发现我们服阅读全文
posted @ 2018-01-13 21:21 Charlotte77 阅读(2174) 评论(6) 编辑
摘要: 写这个系列写了两个月了,对paddlepaddle的使用越来越熟悉,不过一直没找到合适的应用场景。最近百度搞了个AI大赛,据说有四个赛题,现在是第一个 综艺节目精彩片段预测 ,大家可以去检测一下最近的学习成果啊!还有丰厚的奖金10W元软妹币哦! 这是啥比赛? 看比赛的要求,是希望参赛选手使用Padd阅读全文
posted @ 2018-01-04 12:30 Charlotte77 阅读(2578) 评论(6) 编辑
摘要: 上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构,这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalizati阅读全文
posted @ 2017-12-27 22:02 Charlotte77 阅读(2554) 评论(4) 编辑
摘要: 前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建阅读全文
posted @ 2017-12-20 15:55 Charlotte77 阅读(4099) 评论(7) 编辑
摘要: 上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)。在论文《Very Deep Convo阅读全文
posted @ 2017-12-13 12:27 Charlotte77 阅读(3239) 评论(4) 编辑
摘要: 上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络阅读全文
posted @ 2017-12-06 13:11 Charlotte77 阅读(2871) 评论(9) 编辑
摘要: 上个月发布了四篇文章,主要讲了深度学习中的“hello world” mnist图像识别,以及卷积神经网络的原理详解,包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。所有程序都在我的github里,可阅读全文
posted @ 2017-11-29 17:18 Charlotte77 阅读(5520) 评论(19) 编辑