koocn

导航

2017年10月31日 #

小象增强学习课件DQN网络和Q-learning

摘要： 策略学习：学习action 价值学习：最大的回报 阅读全文

posted @ 2017-10-31 19:34 koocn 阅读(237) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第5课风格变化NeuralStyle

摘要： 重点是损失函数的改进 这个损失函数是用来衡量两张图片的相似度、 损失函数：损失函数（content）+损失函数（style） 损失函数（content）：卷积网络的每一层的卷积矩阵的差值逐点做差求和 损失函数（style）： 卷积网络的每一层的对应点的做乘积求和 注意：x:合成图片每一层的卷积 F 阅读全文

posted @ 2017-10-31 17:03 koocn 阅读(142) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第5课图像物体检测：rcnn/fast-rcnn/faster-rcnn

摘要： 部分代码与训练数据 R-CNN(Cafffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/rcnn (非常慢，看看就好)Fast R-CNN(Caffe + MATLAB): https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn (非端 阅读全文

posted @ 2017-10-31 16:54 koocn 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第4课TensorFlow

摘要： 阅读全文

posted @ 2017-10-31 10:36 koocn 阅读(114) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第4课深度学习框架与应用:Caffe/Torch/TensorFlow/MxNet

摘要： Caffe vs Torch vs TensorFlow vs MxNet 阅读全文

posted @ 2017-10-31 10:25 koocn 阅读(279) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第3课CNN激励层(ReLU)

摘要： 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:54 koocn 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第3课CNN动态演示图

摘要： 完整CNN演示图：http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:49 koocn 阅读(313) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第3课典型CNN网络结构:VGG/GooleNet/ResNet

摘要： 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:47 koocn 阅读(406) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第8课LSTM

摘要： 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:19 koocn 阅读(126) 评论(0) 推荐(0)

11月深度学习班第8课翻译系统

摘要： 阅读全文

posted @ 2017-10-31 09:10 koocn 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

下一页