如何理解深度学习中的Transposed Convolution？

理解深度学习中的激活函数 在这个文章中,我们将会了解几种不同的激活函数,同时也会了解到哪个激活函数优于其他的激活函数,以及各个激活函数的优缺点. 1. 什么是激活函数? 生物神经网络是人工神经网络的起源.然而,人工神经网络(ANNs)的工作机制与大脑的工作机制并不是十分的相似.不过在我们了解为什么把激活函数应用在人工神经网络中之前,了解一下激活函数与生物神经网络的关联依然是十分有用的. 一个典型神经元的物理结构由细胞体.向其他神经元发送信息的轴突以及从其他神经元接受信号或信息的树突组成. ? 图

浅谈深度学习中潜藏的稀疏表达 “王杨卢骆当时体,轻薄为文哂未休. 尔曹身与名俱灭,不废江河万古流.” — 唐 杜甫<戏为六绝句>(其二) [不要为我为啥放这首在开头,千人千面千理解吧] 深度学习:概述和一孔之见 深度学习(DL),或说深度神经网络(DNN), 作为传统机器学习中神经网络(NN).感知机(perceptron)模型的扩展延伸,正掀起铺天盖地的热潮.DNN火箭般的研究速度,在短短数年内带来了能“读懂”照片内容的图像识别系统,能和人对话到毫无PS痕迹的语音助手,能击败围棋世界冠军.引

卷积可能是现在深入学习中最重要的概念.卷积网络和卷积网络将深度学习推向了几乎所有机器学习任务的最前沿.但是,卷积如此强大呢?它是如何工作的?在这篇博客文章中,我将解释卷积并将其与其他概念联系起来,以帮助您彻底理解卷积. 已经有一些关于深度学习卷积的博客文章,但我发现他们都对不必要的数学细节高度混淆,这些细节没有以任何有意义的方式进一步理解.这篇博客文章也会有很多数学细节,但我会从概念的角度来看待他们,在这里我用每个人都应该能够理解的图像表示底层数学.这篇博文的第一部分是针对任何想要了解深度学习中

一.多层感知机MLP 1.MLP概述 对于含有单个隐含层的多层感知机(single-hidden-layer Multi-Layer Perceptron, MLP),可以将其看成是一个特殊的Logistic回归分类器,这个特殊的Logistic回归分类器首先通过一个非线性变换Φ(non-linear transformation)对样本的输入进行非线性变换,然后将变换后的值作为Logistic回归的输入.非线性变换的目的是将输入的样本映射到一个空间,在该空间中,这些样本是线性可分的.这个中间层

深度学习说到底就是要调节网络中得权重,使网络的分类结果更接近于训练值.这个重复迭代的过程又是一个线性回归的问题.在这种可能会用到高数,线性代数,概率论中的知识. 一.数学基础提一提. 1.高数中得知识. 高数中最重要的就是微积分了,那在深度学习中出现最多的一个概念就是梯度.什么是梯度呢?要说导数,学过高数的肯定都知道.其实梯度就是当把标量x变成向量X时,对X求导就是梯度.那为什么要用梯度呢?因为梯度等于0在凸函数中往往代表着一个极小值点.我们要求得就是损失函数的极小值,这正是我们需要的.梯度是指

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种

目录 1. 什么是正则化? 2. 正则化如何减少过拟合? 3. 深度学习中的各种正则化技术: L2和L1正则化 Dropout 数据增强(Data augmentation) 提前停止(Early stopping) 4. 案例:在MNIST数据集上使用Keras的案例研究 1. 什么是正则化? 在深入该主题之前,先来看看这几幅图: 之前见过这幅图吗?从左到右看,我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节,最终导致模型在未知数据上的性能不好. 换句话说,从左向右,模型的复杂度在增加以至于训练

5.4.1 关于深度学习中的batch_size batch_size可以理解为批处理参数,它的极限值为训练集样本总数,当数据量比较少时,可以将batch_size值设置为全数据集(Full batch cearning). 实际上,在深度学习中所涉及到的数据都是比较多的,一般都采用小批量数据处理原则. 小批量训练网络的优点: 相对海量的的数据集和内存容量,小批量处理需要更少的内存就可以训练网络. 通常小批量训练网络速度更快,例如我们将一个大样本分成11小样本(每个样本100个数据),采用小批量

深度学习中的常见问题汇总(一) 转自 卷积神经网络的复杂度分析 关于感受野的总结 1.CNN复杂度分析 在深度学习基础网络不断进化的过程中,可以发现新的模型不仅性能有极大地提升,网络的复杂度通常也会更低.深度学习网络模型的复杂度直接关系到其实际应用中的速度与可行性,因此这里总结一下 CNN 复杂度的含义与计算方式. 1.1时间复杂度 通常,我们假设计算机运行一行基础代码需要一次运算,那么模型的时间复杂度即为模型的运算次数,用浮点运算次数 FLOPs(FLoating-point OPeratio