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2017年10月31日 #

11月深度学习班第8课循环神经网络应用

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posted @ 2017-10-31 08:59 koocn 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月30日 #

11月深度学习班第7课循环神经网络与长短时记忆及应用

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posted @ 2017-10-30 21:59 koocn 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑

11月深度学习班第9课强化学习与DQN

摘要: 强化学习与DQN 强化学习成就  Learned the world’s best player of Backgammon (Tesauro 1995) Learned acrobatic helicopter autopilots (Ng, Abbeel, Coates et al2006+ 阅读全文

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5月深度学习班第10课 更多框架

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posted @ 2017-10-30 17:11 koocn 阅读(99) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5月深度学习班第9课 更多的网络类型

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posted @ 2017-10-30 17:06 koocn 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5月深度学习班第8课rnn_appliacation

摘要: RNN 应用 阅读全文

posted @ 2017-10-30 16:52 koocn 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5月深度学习班第7课rnn_intrduction

摘要: RNN 阅读全文

posted @ 2017-10-30 16:42 koocn 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5月班第6次课CNN扩展 图像识别与定位 物体检测 NeuralStyle

摘要: CNN推展案例:图像检测、NeuralStyle  图像识别与定位 思路1:视作回归 思路2:借助图像窗口物体识别 边缘策略/选择性搜索 => R-CNN R-CNN => Fast R-CNN Fast R-CNN => Faster R-CNNNeuralStyle艺术化图片 原理 阅读全文

posted @ 2017-10-30 16:24 koocn 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑

5月班第5次课caffe TensorFlow使用与CNN训练注意事项

摘要: CNN训练注意事项与框架使用 Mini-batch SGD 不断循环:① 采样一个batch数据(比如32张,可以做镜像对称)② 前向计算得到损失loss③ 反向传播计算梯度(一个 batch上的)④ 用这部分梯度迭代更新权重参数 训练注意点  2种方式去均值 不要做标准化、PCA和白化 权重 阅读全文

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5月深度学习班第4课CNN,典型网络结构与常用框架

摘要: CNN与常用框架 主要内容神经网络与卷积神经网络 1.层级结构 2.数据处理 3.训练算法 4.优缺点实际搭建与训练CNN 1.典型CNN 2.训练与fine-tuning常用框架与应用 1.常用框架 2.广泛应用 神经网络长什么样? 什么鬼… 完整演示图:http://cs231n.gith 阅读全文

posted @ 2017-10-30 15:18 koocn 阅读(275) 评论(0) 推荐(0) 编辑