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posted @ 2019-05-20 01:21
泽积
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摘要：
类、继承、super 阅读全文
posted @ 2019-05-19 13:16
泽积
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摘要：
目标检测：nms源码解析 原理：选定一个阈值，例如为0.3，然后将所有3个窗口（bounding box）按照得分由高到低排序。选中得分最高的窗口，遍历计算剩余的2窗口与该窗口的IOU，如果IOU大于阈值0.3，则窗口删除（保留得分高的窗口），再从剩余的窗口中选得分最高的，重复该过程，直到所有窗口都 阅读全文
posted @ 2019-03-25 18:13
泽积
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摘要：
本文主要介绍损失函数、优化器、反向传播、链式求导法则、激活函数、批归一化。 阅读全文
posted @ 2019-03-18 22:48
泽积
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摘要：
实战cifar10步骤如下：
（1）使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集
（2）定义网络
（3）定义损失函数和优化器
（4）训练网络，计算损失，清除梯度，反向传播，更新网络参数
测试网络 阅读全文
posted @ 2019-03-17 19:05
泽积
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摘要：
LeNet 1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构，如果不计输入层，该模型共7层，包括2个卷积层，2个下采样层，3个全连接层 阅读全文
posted @ 2019-03-05 23:36
泽积
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摘要：
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。曾经在2017年5月，Andrej Karpathy发表的一篇Twitter，调侃道：l've been using PyTorch a few month 阅读全文
posted @ 2019-03-02 23:51
泽积
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摘要：
本文主要针对RNN与LSTM的结构及其原理进行详细的介绍，了解什么是RNN，RNN的1对N、N对1的结构，什么是LSTM，以及LSTM中的三门（input、ouput、forget），后续将利用深度学习框架Kreas，结合案例对LSTM进行进一步的介绍。 一、RNN的原理 RNN（Recurrent 阅读全文
posted @ 2019-02-24 22:45
泽积
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摘要：
在安装tensorflow-gpu时，也看过不少的博客，讲得乱七八糟的，也不能这样说，只是每个人安装的环境或需求不一样，因此没有找到一个适合自己的教程去安装tensorflow-gpu版本。当然，入手一台新电脑立马是安装配置这些环境，在次期间也遇到过不少的坑。话不多说，对此总结了以下几个步骤，直到成 阅读全文
posted @ 2019-02-17 14:56
泽积
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