随笔分类 - Brain-NN
TensorFlow, CNN, Bayesian Deep Learning
摘要：不错的公开课，只是用的PyTorch。 Course Lessons Keras Prerequisites Change Keras Backend To Theano Preprocess Data For Training With Keras Create An Artificial Neu
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摘要：Ref: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md Keras Keras专门提供的API 一、模型API Keras doc: https://keras.io/appli
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摘要：The Mask R-CNN was published March 2017, by the Facebook AI Research (FAIR). * Projects Using this Model. Mask R-CNN for object detection and instance
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摘要：有这么几个类别 Ref: How to Choose Loss Functions When Training Deep Learning Neural Networks This tutorial is divided into three parts; they are: Regression
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摘要：前言 一、学习资料下载 <21天实战caffe> <深度学习：21 天实战 Caffe> 随书代码资源 作者博客 二、官网 http://caffe.berkeleyvision.org/
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摘要：读罢[UFLDL] ConvNet，为了知识体系的完整，看来需要实战几篇论文深入理解一些原理。 如下是未来博文系列的初步设想，为了hold住 GAN而必备的知识体系，也是必经之路。 [Paper] Before GAN: sparse coding [Paper] Before GAN: Zeile
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摘要：主页介绍：https://research.googleblog.com/2017/09/build-your-own-machine-learning.html 结合：[TensorBoard] Cookbook - Tensorboard 安装指南： https://github.com/chr
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摘要：Ref: Combining CNN and RNN for spoken language identification Ref: Convolutional Methods for Text [1] CONVOLUTIONAL, LONG SHORT-TERM MEMORY, FULLY CON
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摘要：Ref: https://www.zhihu.com/question/66027838 Ref: http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2017/readings/L15%20Exploding%20and%20Vanishing%20
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摘要：训练时的实时状态跟踪的重要性 不言而喻。 [Tensorboard] Cookbook - Tensorboard 讲解调节更新频率 直接上代码展示： 总之，不同的summary写入不同的writer对象中。
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摘要：TF有两个scope, 一个是name_scope一个是variable_scope 第一个程序: 第二个程序: 输出为: 第三个程序: 可以看出：variable scope和name scope都会给op的name加上前缀 对比三个个程序可以看出: name_scope对 get_variabl
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摘要：Ref: http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52759104 Time: 2min Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes. Extracting
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摘要：From: Predicting Movie Review Sentiment with TensorFlow and TensorBoard Ref: http://www.cnblogs.com/libinggen/p/6939577.html Ref: https://machinelearn
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摘要：Ref: http://blog.csdn.net/mebiuw/article/details/60780813 Ref: https://medium.com/@erikhallstrm/hello-world-rnn-83cd7105b767 [Nice] Ref: https://mediu
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摘要：ResNet引入了残差网络结构（residual network），通过残差网络，可以把网络层弄的很深，据说现在达到了1000多层，最终的网络分类的效果也是非常好 Ref: http://blog.csdn.net/buyi_shizi/article/details/53336192 Ref: m
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摘要：参考：https://www.zhihu.com/question/38102762 参考：CNN和RNN中如何引入BatchNorm 论文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co
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摘要：From: http://www.cnblogs.com/denny402/p/6932956.html [784, 10] fully connected w = tf.Variable(tf.truncated_normal([img_pixel_input, layersize], mean=
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摘要：该系列主要是《Tensorflow 实战Google深度学习框架 》阅读笔记；有了Cookbook的热身后，以这本书作为基础形成个人知识体系。 Ref: [Tensorflow] Cookbook - The Tensorflow Way 第一章，简介（略） 第二章，安装（仅记录个别要点） Prot
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摘要：CS231n Winter 2016: Lecture 5: Neural Networks Part 2 CS231n Winter 2016: Lecture 6: Neural Networks Part 3 by Andrej Karpathy 本章节主要讲解激活函数，参数初始化以及周边的知
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摘要：From: https://github.com/jcjohnson/cnn-benchmarks#alexnet 先大概了解模型，再看如果加载pre-training weight。 关于retain这件事，插入231n的一页PPT。总之：数据多，筹码多，再大胆训练更多的weight；否则，别胡闹
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