分享《解析卷积神经网络深度学习实践手册》+PDF+魏秀参

CNN正在革新几个应用领域,如视觉识别系统.自动驾驶汽车.医学发现.创新电子商务等.需要在专业项目或个人方案中利用复杂的图像和视频数据集来实现先进.有效和高效的CNN模型. 深度卷积网络DCNN是目前十分流行的深度神经网络架构,它的构造清晰直观,效果引人入胜,在图像.视频.语音.语言领域都有广泛应用. 深度学习,特别是深度卷积神经网络是人工智能的重要分支领域,卷积神经网络技术也被广泛应用于各种现实场景,在许多问题上都取得了超越人类智能的结果. <卷积神经网络的Python实现>作为深度学习领域

视觉和图形学真是一家,基础都一样! 如果学习图像识别,计算机视觉,推荐电子书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动.非线性优化,又包括计算机视觉的算法实现,例如多视图几何.回环检测等. 一个周读完了,代码很清晰!Particle Filtering,KF,EKF, Batch Optimization, Lie Group,ICP,LK光流... 尤其惊喜的是文末作者看好的IMU-SL

如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识. 什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X).隐藏层和输出层:f(x) 每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W).每层都存在一个偏移值(b). 每一层节点的计算方式如下: 其中g()代表激活函数,o()代表softmax输出函数. 使用Flow Graph的方式来表达如何正向推导神经网络,可以表达如下: x: 输入值 a(x):表示每个隐藏层的pre-acti

<自然语言处理理论与实战>高清PDF,362页,带书签目录,文字可以复制:配套源代码.唐聃等著. <大数据智能互联网时代的机器学习和自然语言处理技术>PDF,293页,带书签目录,文字可以复制,彩色配图.刘知远等著.  下载: https://pan.baidu.com/s/1waP6C086-32_Lv0Du3BbNw 提取码: 1ctr <自然语言处理理论与实战>讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础,并介绍使用这些知识的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们.由

前言: 本文章将记录我利用深度学习方法实现身份证图像的信息识别系统的实现过程,及学习到的心得与体会.本次实践是我投身AI的初次系统化的付诸实践,意义重大,让自己成长许多.终于有空闲的时间,将其记录,只为更好的分享与学习. 目录: 1.本人的主要工作 2.关键技术 3.模型训练 4.系统设计及实现 5.总结 正文: 一.本人的主要工作 深度学习技术与传统模式识别技术相比,免去人工提取特征,识别率更高.我基于深度学习的技术背景,主要的研究内容如下: 1)身份证图像涉及个人隐私,很难获取其数据训练集.

卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01   |   In Machine Learning  |   9 Comments  |   14935  Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的.CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于,避免了对图像复杂的

<深度学习实践:计算机视觉>主要介绍了深度学习在计算机视觉方面的应用及工程实践,以Python 3为 开发语言,并结合当前主流的深度学习框架进行实例展示.主要内容包括:OpenCV入门.深度学习框架 介绍.图像分类.目标检测与识别.图像分割.图像搜索以及图像生成等,涉及到的深度学习框架包括 PyTorch.TensorFlow.Keras.Chainer.MXNet等.通过本书,读者能够了解深度学习在计算机视觉各个 方向的应用以及新进展. <深度学习实践:计算机视觉>主要关注计算机

将深度学习技术应用于图像处理,推荐阅读<深度学习技术图像处理入门>,基于理论讲解,由浅入深地引出若干个经典案例,讲解当前深度神经网络在图像处理领域的应用.提供了基于云GPU容器(Docker)的完整在线开发环境,方便初学者直接学习核心代码. <深度学习技术图像处理入门>以通俗易懂的语言简要讲解机器学习的核心概念,通过比较传统机器学习和深度神经网络的区别,引入深度神经网络的应用领域,将一个完整的深度神经网络的复杂结构拆成输入处理.模型元件以及模型优化三个子块,并详细说明如何将深度神经

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