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庖丁解牛
学习要简单系统、具体知识点要形象深入
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进一步聊聊weight initialization
摘要: 深度学习模型训练的过程本质是对weight(即参数W)进行更新,这需要每个参数有相应的初始值。
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posted @ 2018-12-22 12:48 侯凯
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深度学习基础(2)
摘要: 激活函数和损失函数,以及常用的优化方法
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posted @ 2017-07-04 16:13 侯凯
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深度学习基础(1)
摘要: logistic分类和简单的神经网络
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posted @ 2017-07-04 12:00 侯凯
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SLAM的前世今生
摘要: SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识。SLAM的主体技术不多,难点在于细节。
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posted @ 2017-03-31 16:13 侯凯
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深度学习:识别图片中的电话号码(1)
摘要: 自动识别图片中电话号码,也可以推广到识别字符串,英文等。
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posted @ 2017-01-07 11:10 侯凯
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2019年1月29日
tf更新tensor/自定义层
摘要: 在Keras中不支持自定义梯度(反向传播),TF下实现又好麻烦,尴尬,我去学习下Pythorch啦
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posted @ 2019-01-29 11:12 侯凯
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2019年1月24日
tf训练OTSU
摘要: 在整个训练的过程中,我们观察到几个问题:不要用自己写的sigmod实现,反向传播会越界;最后输出层不要有relu;有些函数导数为0(无法反向传播)
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posted @ 2019-01-24 20:45 侯凯
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2019年1月23日
TF常用知识
摘要: 命名空间及变量共享
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posted @ 2019-01-23 10:55 侯凯
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2019年1月4日
深度学习的模型是怎么训练/优化出来的
摘要: 以典型的分类问题为例,来梳理模型的训练过程。训练的过程就是问题发现的过程,一次训练是为下一步迭代做好指引。
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posted @ 2019-01-04 18:07 侯凯
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2018年12月31日
凭什么相信你,我的CNN模型
摘要: 学术界一直困惑的点是"如何让看似黑盒的CNN模型说话",即对它的分类结果给出解释。这里的解释是指,让模型告诉我们它是通过图片的哪些像素做出判断的,并不是深度学习理论层面的解释。
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posted @ 2018-12-31 12:24 侯凯
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2018年12月22日
深度学习中Xavier初始化
摘要: “Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法,方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》
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posted @ 2018-12-22 12:47 侯凯
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范数及其应用
摘要: 范数在机器学习中的应用
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posted @ 2018-12-22 12:45 侯凯
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机器学习中的损失函数
摘要: 着重介绍hige loss 和 softmax loss。
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posted @ 2018-12-22 12:42 侯凯
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2018年10月11日
理解REST和RPC
摘要: http好比普通话,rpc好比团伙内部黑话。讲普通话,好处就是谁都听得懂,谁都会讲。
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posted @ 2018-10-11 14:12 侯凯
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2018年9月29日
TF的模型文件
摘要: 当然,还有一点需要注意,并非所有的TensorFlow模型都能将graph输出到meta文件中或者从meta文件中加载进来,如果模型有部分不能序列化的部分,则此种方法可能会无效。
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posted @ 2018-09-29 15:36 侯凯
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2018年9月26日
Word Embedding/RNN/LSTM
摘要: Embedding Layer是与特定自然语言处理上的神经网络模型联合学习的单词嵌入。
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posted @ 2018-09-26 14:31 侯凯
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2018年9月18日
CPU与GPU性能的比较报告
摘要: 不同的模型在cpu和gpu下的时间差异较大,一般来说gpu会比cpu快5-20倍。我们选用了最常用的inception v3的分类模型,输入图片尺寸为:3x299x299。
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posted @ 2018-09-18 21:25 侯凯
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2018年8月23日
Gluon Datasets and DataLoader
摘要: Reads/writes RecordIO data format, supporting sequential read and write.
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posted @ 2018-08-23 11:41 侯凯
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MXNET:卷积神经网络
摘要: 介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络。
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posted @ 2018-08-23 11:00 侯凯
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