计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向。
计算机视觉学习，推荐阅读《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》。学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。
学习参考：
《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》
两个版本的高清PDF，287页，带书签目录，文字可以复制。
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0 引言 兜兜转转还是搞起了深度学习，图像处理。近来做了很多数据标注的工作，就像曾经面试的时候一个负责人说的那样，数据常常决定了学习结果的优劣，模型改进优化啥的，我们做工程的用的少。因此，标注了很多数据之后，有一些心得和感悟，还有一些小技巧和实验失败的地方，记录一下，希望以后不要再犯，因为我记忆力太差太差了。同时，希望与大家共勉。 1 数据采集部分 …
框架：keras数据集：CIFAR10模型：vgg16注：vgg16模型的输入图像尺寸至少为 48*48 思路：去掉vgg16的顶层，保留其余的网络结构与训练好的权重。然后添加模型结构，进而训练CIFAR10。 1.模型结构 2.具体代码以及注释 ①训练代码 #-*- coding: utf-8 -*- #迁移学习，vgg16+cifar10 from ke…
1 安装Ubuntu18.04.03 lts spt@spt-ts:~$ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 18.04.3 LTS Release: 18.04 Codename: bionic spt@spt-ts:…
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/67042392 神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数…
一、任务 现在用caffe做目标检测一般需要lmdb格式的数据，而目标检测的数据和目标分类的lmdb格式的制作难度不同。就目标检测来说，例如准备SSD需要的数据，一般需要以下几步： 1.准备图片并标注groundtruth 2.将图像和txt格式的gt转为VOC格式数据 3.将VOC格式数据转为lmdb…
论文提出DRConv，很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性，包含两个关键结构，从实验结果来看，DRConv符合设计的预期，在多个任务上都有不错的性能提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Region-Aware Convolution 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 目…
5. 一些细节 + 一些延伸 上文所述的，只是 RL + GAN 进行文本生成的基本原理，大家知道，GAN在实际运行过程中任然存在诸多不确定因素，为了尽可能优化 GAN 文本生成的效果，而后发掘更多GAN在NLP领域的潜力，还有一些值得一提的细节。 5.1. Reward Baseline：奖励值上的 Bias 在4.2节中提到，我们采用鉴别器D给予生成样本…
在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中，我们搭建了全连接层网络，准确率达到0.98，但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络，参数仅有6万左右，该网络是由Yann LeCun在1998年提出，是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的诞生》。 Le…
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