第1章 课程介绍本章节主要介绍课程的主要内容.核心知识点.课程涉及到的应用案例.深度学习算法设计通用流程.适应人群.学习本门课程的前置条件.学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络. 第2章 目标检测算法基础介绍本章节主要介绍目标检测算法的基本概念.传统的目标检测算法.目前深度学习目标检测主流方法(one-stage.two-stage.多任务网络).相关算法的基本流程.算法性能的评价指标.不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 资源获取链接:点击这里 第1章 课程介绍 本章节主要介绍课程的主要内容.核心知识点.课程涉及到的应用案例.深度学习算法设计通用流程.适应人群.学习本门课程的前置条件.学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络. 1-1 课程导学 第2章 目标检测算法基础介绍 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念.传统的目标检测算法.目前深度学习目标检测主流方法(one-sta

深度解读最流行的优化算法:梯度下降 By 机器之心2016年11月21日 15:08 梯度下降法,是当今最流行的优化(optimization)算法,亦是至今最常用的优化神经网络的方法.本文旨在让你对不同的优化梯度下降法的算法有一个直观认识,以帮助你使用这些算法.我们首先会考察梯度下降法的各种变体,然后会简要地总结在训练(神经网络或是机器学习算法)的过程中可能遇到的挑战.(本文的中文版 PDF 下载地址) 目录: 梯度下降的各种变体 批量梯度下降(Batch gradient descent)

下载:https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w 更多分享资料:https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/ <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页.<大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页.配套源代码. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背

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下载:https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页.<大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页.配套源代码. 下载:https://pan.baidu.com/s/1P0-o29x0ZrXp8WotN7GzcA<深度学习之PyTorch实战计算机视觉> 更多分享:https://pan.baidu.com/s/1g4hv05UZ_

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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

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,