第四周:循环神经网络RNN 2023年4月6日 上午8:35 • 循环神经网络 深度RNN 双向RNN 传统RNN的问题 LSTM GRU 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:第四周:循环神经网络RNN - Python技术站 人工智能循环神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 深度学习笔记——循环神经网络RNN/LSTM 上一篇 2023年4月6日 上午8:35 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 下一篇 2023年4月6日 上午8:35 相关文章 卷积神经网络 卷积神经网络系列之softmax,softmax loss和cross entropy的讲解 我们知道卷积神经网络(CNN)在图像领域的应用已经非常广泛了,一般一个CNN网络主要包含卷积层,池化层(pooling),全连接层,损失层等。虽然现在已经开源了很多深度学习框架(比如MxNet,Caffe等),训练一个模型变得非常简单,但是你对这些层具体是怎么实现的了解吗?你对softmax,softmax loss,cross entropy了解吗?相信很… 2023年4月8日 000 目标检测 目标检测学习笔记 经典方法包括: 基于region proposal的: R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN R-FCN 基于回归方法的: YOLO SSD region proposal方法 区域建议方法的主要思路是:找出可能的目标区域 + 提取目标区域特征 + 对目标区域分类 and 对目标Box回归 R-CNN: 1.使用select searc… 2023年4月5日 000 python caffe 在师兄的代码上修改成自己风格的代码 首先,感谢师兄的帮助。师兄的代码封装成类,流畅精美,容易调试。我的代码是堆积成的,被师兄嘲笑说写脚本。好吧!我的代码只有我懂,哈哈! 希望以后代码能写得工整点。现在还是让我先懂。这里,我做了一个简单的任务:0,1,2三个数字的分类。准确率:0.9806666666666667 (部分)代码分为: 1 train_net.py 1 #import some m… Caffe 2023年4月8日 000 目标检测 项目总结三:目标检测项目(Car detection with YOLOv2) 1、 the YOLO model (YOLO ,you only look once) (1)We will use 5 anchor boxes. So you can think of the YOLO architecture as the following: IMAGE (m, 608, 608, 3) -> DEEP CNN -> … 2023年4月8日 000 卷积神经网络 循环卷积与任意长度FFT 在之前的DFT中有n^2的循环卷积 考虑式子为 的暴力卷积 拆分nk为 对于Xk,k^2/2是常值 于是 可以发现后半部分是关于n和(k-n)的卷积。 可以得到点值。 逆运算可以推出相对的式子即可。 2023年4月8日 000 【模式识别与机器学习】——3.8可训练的确定性分类器的迭代算法 定义: 梯度是一个向量,它的最重要性质就是指出了函数f在其自变量y增加时最大增长率的方向。 负梯度指出f的最陡下降方向 利用这个性质,可以设计一个迭代方案来寻找函数的最小值。 采用梯度法求解的基本思想 对感知器算法 式中的w(k)、xk随迭代次数k而变,是变量。 定义一个对错误分类敏感的准则函数J(w, x)。先任选一个初始权向量w(1),计算准则函数J的梯… 机器学习 2023年4月10日 000 GAN生成对抗网络 TensorFlow从1到2(十二)生成对抗网络GAN和图片自动生成 生成对抗网络的概念 上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程。所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿。 今天的要介绍的生成对抗网络(GAN)… 2023年4月6日 000 caffe 生成检测框并绘图 Step 1 使用训练好的模型检测图片: build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt /home/daisida/ssd/models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/VGG_VOC0712_SSD_300x3… Caffe 2023年4月8日 000