2020年2月6日

深度学习模型在移动端部署方法

摘要: 1. Keras 转 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model_2) # Indicate that we want to p 阅读全文

posted @ 2020-02-06 11:29 xueliangliu 阅读(2585) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2019年4月26日

A Recipe for Training Neural Networks [中文翻译, part 1]

摘要: 最近拜读大神Karpathy的经验之谈 A Recipe for Training Neural Networks https://karpathy.github.io/2019/04/25/recipe/,这个秘籍对很多深度学习算法训练过程中遇到的各自问题进行了总结,并提出了很多很好的建议,翻译于 阅读全文

posted @ 2019-04-26 18:10 xueliangliu 阅读(940) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年7月27日

使用python创建生成动态链接库dll

摘要: 如今,随着深度学习的发展,python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本,很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中,这些工具包也提供了不同类型的接口。 动态链接库(.dll,.so)是系统开发中一种非常重要的跨语言协作方式。 阅读全文

posted @ 2018-07-27 09:26 xueliangliu 阅读(81472) 评论(11) 推荐(5) 编辑

2016年10月9日

[tensorflow in a nutshell] tensorflow简明教程 (第一部分)

摘要: 原文链接: https://medium.com/@camrongodbout/tensorflow-in-a-nutshell-part-one-basics-3f4403709c9d#.31jv5ekoy 学习世界上最流行的深度学习框架的最快最简单的教程 (其实这个系列写的差强人意,但是的确是学 阅读全文

posted @ 2016-10-09 20:43 xueliangliu 阅读(1494) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2016年2月16日

theano学习指南5(翻译)- 降噪自动编码器

摘要: 降噪自动编码器是经典的自动编码器的一种扩展,它最初被当作深度网络的一个模块使用 [Vincent08]。这篇指南中,我们首先也简单的讨论一下自动编码器。 自动编码器 文献[Bengio09] 给出了自动编码器的一个简介。在编码过程,它可以把输入$\mathbf{x} \in [0,1]^d$映射到一 阅读全文

posted @ 2016-02-16 17:28 xueliangliu 阅读(1878) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2013年6月9日

theano学习指南4(翻译)- 卷积神经网络

摘要: 动机 卷积神经网络是一种特殊的MLP,这个概念是从生物里面演化过来的. 根据Hubel和Wiesel早期在猫的视觉皮层上的工作 [Hubel68], 我们知道在视觉皮层上面存在一种细胞的复杂分布,这些细胞对一些局部输入是很敏感的,它们被成为感知野, 并通过这种特殊的组合方式来覆盖整个视野. 这些过滤 阅读全文

posted @ 2013-06-09 10:25 xueliangliu 阅读(5208) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年4月26日

theano学习指南3(翻译)-多层感知器模型

摘要: 本节要用Theano实现的结构是一个隐层的多层感知器模型(MLP)。MLP可以看成一种对数回归器,其中输入通过非线性转移矩阵$\Phi$做一个变换处理,以便于把输入数据投影到一个线性可分的空间上。MLP的中间层一般称为隐层。单一的隐层便可以确保MLP全局近似。然而,我们稍后还会看到多隐层的好处,比如在深度学习中的应用。(本节只要介绍了MLP的实现,对神经网络的背景知识介绍不多,感兴趣的朋友可以进一步阅读相应教程 - 译者注)MLP模型MLP模型可以用以下的图来表示:单隐层的MLP定义了一个映射:$$f: R^D \rightarrow R^L$$,其中 $D$和$L$为输入向量和输出向量$f( 阅读全文

posted @ 2013-04-26 13:14 xueliangliu 阅读(5010) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2013年4月7日

theano学习指南2(翻译)-对数回归分类器

摘要: 在本章节中,我们会学习如何用Theano实现最基本的对数回归分类器。首先,我们会简单的复习一个这个模型,在这个过程中,大家可以进一步的了解如何把数学表达式和Theano的图模型结合起来。数学模型对数回归模型是试过线性概率分类器,它有两个参数,权重矩阵$W$和偏移向量$b$.分类的过程是把数据投影到一组高维超平面上,数据和平面的距离反应了它属于这个类别的概率。这个模型的数学公式可以表示为:$$P(Y=i|x, W,b) = softmax_i(W x + b) \\ = \frac {e^{W_i x + b_i}} {\sum_j e^{W_j x + b_j}}$$模型的输出即为预测的结果, 阅读全文

posted @ 2013-04-07 20:42 xueliangliu 阅读(7462) 评论(4) 推荐(1) 编辑

2013年4月3日

theano学习指南1(翻译)

摘要: theano学习指南,主要翻译官方文档 基础知识 本学习指南不是一份机器学习的教程,但是首先我们会对其中的概念做一个简单的回顾,以确保我们在相同的起跑线上。大家还需要下载几个数据库,以便于跑这个指南里面的程序。 theano下载安装 在学习每一个算法的时候,大家都需要下载安装相应的文件,如果你想要一 阅读全文

posted @ 2013-04-03 11:07 xueliangliu 阅读(27763) 评论(2) 推荐(7) 编辑

2012年9月24日

smart way to add glossary in latex

摘要: In latex, glossary could be formatted by table. Here is a simple example. It is quite easy to extend with more items. \renewcommand\arraystretch{1.5}\newcommand{\myitem}[2] { \textbf{#1} & #2 \\}\begi... 阅读全文

posted @ 2012-09-24 22:41 xueliangliu 阅读(321) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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