《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》学习笔记

最新推荐文章于 2021-09-26 21:47:19 发布
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本书由南京大学魏秀参博士撰写，深入浅出地介绍了卷积神经网络的基础构成及工作原理，并分享了实践经验与配置技巧。适合希望深入了解卷积神经网络的读者。

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《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》这本电子书书是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生魏秀参开放的，大家可以免费下载学习。这本书向我们剖析了卷积神经网络的基本构成和工作原理，更重要的是系统性的介绍了卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工作经验。是一本难得的小而精的佳作。

 

下面主要记录了本人感兴趣内容的一些总结和归纳，便于复习和查看。

 

  • 卷积神经网络经典案例

  • 卷积神经网络的压缩

  • 数据扩充

神经网络入门书籍推荐,神经网络相关书籍
aifamao3的博客
08-10 1432
。理论方面用:王小平西安交大出版社(本人从十本相关书籍中选的一本)软件实现用:雷英杰西安电子科技大学出版社遗传算法是模仿DNA进化的过程,通过选择,交叉,变异的方法的搜索全局最优解的一种算法,根据你制定的适应度函数,搜索适应度高的基因组合,适应度高的基因组合在下一代所占的比列更高,而适应度低的组合被淘汰.通过一代一代的筛选繁衍,最终找到全局接近最优解.适用于数值优化，如多目标函数优化。以及组合优化，如NP问题－〉作业调度，旅行问题，背包问题。神经网络是遗传算法的进阶,进一步深入可以解决机器学习与人工智能和生
[阅读笔记]《解析卷积神经网络_深度学习实践手册》魏秀参著
qq_31895943的博客
03-06 1729
书籍下载地址：http://lamda.nju.edu.cn/weixs/book/CNN_book.pdf 这本书名虽然有实践两个字，但内容还是主要介绍在实践框架中涉及的基本概念、方法和技巧介绍，侧重于实践中的概念介绍并不是手把手告诉你如何在某平台上搭建一个卷积神经网络，因此想要动手实践方面的指导的话并不推荐此书。 以下是笔者的阅读笔记，因为我也是新手在入门，因此主要为章节内容...
invest模型中文手册_资料 | ?解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册
weixin_39940714的博客
11-24 881
今日资料推荐解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册这本电子书书是南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所(LAMDA)博士生魏秀参开放的,大家可以免费下载学习。本书从实用角度着重解析了深度学习中的一类神经网络模型——卷积神经网络，向读者剖析了卷积神经网络的基本部件与工作机理，更重要的是系统性的介绍了深度卷积神经网络在实践应用方面的细节配置与工程经验。笔者希望本书“小而精”，避免像某些国外相关书籍一样浅...
《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》—学习笔记
studyeboy的专栏
06-18 2457
文章目录绪论卷积神经网络基础知识基本结构前馈运算反馈运算卷积神经网络基本部件端到端思想卷积层汇合层激活函数全连接层目标函数卷积神经网络经典结构CNN网络结构中的重要概念经典网络案例分析卷积神经网络的压缩低秩近似剪枝与稀疏约束参数量化二值网络知识蒸馏 书籍链接 百度网盘 谷歌云盘 绪论 机器学习是人工智能的一个分支，它致力于研究如何通过计算的手段，利用经验（experience）来改善计算机系统自身...
《《解析卷积神经网络—深度学习实践手册》》
zqq5210的博客
01-03 703
一个星期读了这本书，虽然不是很多，但是很有营养，在CNN方面介绍的很详细，也有很多tricks,原理性的东西也讲得很细腻，给自己扫了一遍盲点，从今后，每天坚持读技术书籍，使自己的内功更加深厚。
读书笔记——《解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册（魏秀参）》
madongao的博客
01-26 2189
卷积神经网络（CNN）基本概念 发展历程 1959 加拿大神经科学家提出感受野概念 1980日本科学家福岛邦彦提出神经认知模型，S-cells抽取局部特征—>卷积convolution层，C-cells抽象和容错—>池化pooling层 1998 Yann LeCun 基于梯度学习的卷积神经网络LeNet 手写字体识别 2012 Hinton AlexNet在ImageNet夺冠 201
卷积神经网络的卷积核参数如何更新_笔记之《解析卷积神经网络》
weixin_39884100的博客
11-23 5851
引言：《解析卷积神经网络》是 @魏秀参 博士撰写的深度学习实践手册，主要以卷积神经网络为主体，可以在魏博士个人主页获取电子版，解析卷积神经网络——深度学习实践手册。之前和学弟约定好，《解析卷积神经网络》作为暑假需要看的资料之一，近日花费数小时阅读了一番，基本涵盖了卷积神经网络的基础概念、实践操作等，内容也不多，平时看看复习一下也不错，这篇文章的目的是为个人复习所用，同时也便于之后在这个基础上丰富卷...
深度学习笔记之《解析卷积神经网络》附下载地址
Datawhale
08-14 2297
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容《解析卷积神经网络》是@魏秀参博士撰写的深度学习实践手册，主要以卷积神经网络为主体，可以在魏博士...
深度学习是表示学习的经典代表（浅谈什么是深度学习）
王博（Kings）的博客
02-21 3623
目录   先来看机器学习： 什么是特征？ 深度学习是表示学习的经典代表： 深度学习的过程： 深度学习与传统机器学习差别： 深度学习代表算法： 先来看机器学习： 机器学习是利用经验experience来改善 计算机系统自身的性能，通过经验获取知识knowledge。 以往都是人们向计算机输入知识，现在是通过经验的“特征”数据来产生模型model（传统的机器学习） 什么是特征？ ...
解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册 魏秀参
03-17
CNN_book_魏秀参，解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践，去水印，相当不错的卷积神经网络入门资料，分享给大家就一起学习和研究。
解析卷积神经网络
12-21
该文件是南京大学博士所写的卷积神经网络的系统介绍，适合初学者学习
深度学习实践手册——魏秀参
06-06
解析卷积神经网络——深度学习实践手册，魏秀参，高清版pdf，原理性的东西真的讲的满好的
深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测： 1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求 项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈
04-25
深度学习+知识图谱实验手册 实验1-波士顿房价预测： 1、定义问题：波士顿房价预估项目的需求 项目需求：波士顿房地产市场竞争激烈，而你想成为该地区最好的房地产经纪人。为了更好地与同行竞争，你决定运用机器学习的一些基本概念，帮助客户为自己的房产定下最佳售价。你的任务是用可用的工具进行统计分析，并基于分析建立优化模型。这个模型将用来为你的客户评估房产的最佳售价。 通过项目需求，我们可以抽象出以下项目需求： •该问题是一个回归问题：需要拟合历史数据，得到一个连续的预测值； •需要统计出一段时间内波士顿房价历史数据 •需要找到影响波士顿房价的各个因素 核心代码： 1.from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegression   2.from sklearn.datasets import load_boston   3.from sklearn.model_selection import train_test_split   4.from sklearn.preproc
卷积神经网络（CNN）.pdf
04-01
卷积神经网络（CNN）的快速入门做的笔记，简洁可参考。 一、卷积神经网络（CNN） 二、LeNet(推进深度学习最早的卷积神经网络之一) 1、卷积操作 2、非线性简介(ReLU)(激活函数) 3、池化操作 4、全连接层 ...
【书籍阅读】DeepLearning----第九章-卷积神经网络
时光机 °的博客
06-27 467
  卷积神经网络的一个优点是较之基于矩阵乘法的神经网络，它们还可以处理具有变化的空间尺度的输入。 池化 池化函数的作用   池化函数使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来替代网络在该位置的输出。当输入作出少量平移时，池化能帮助我们的表示近似不变。   池化函数也可以让CNN模型处理不同大小的图片，利用SPP（Spatial Pyramid Pooling，空间金字塔池化），让不同大小的图片...
卷积神经网络实践
Abrohambaby的博客
07-18 693
自己慵懒的半个暑假的学习记录，zzz
深度学习实验手册
qq_42814530的博客
09-26 1889
深度学习实验手册 文章目录深度学习实验手册一、基础理论1. 自定义感知机2. 验证图像卷积运算效果二、OpenCV部分1. OpenCV安装2. OpenCV基本操作1）读取、图像、保存图像3. 图像色彩操作1）彩色图像转换为灰度图像2）色彩通道操作3）灰度直方图均衡化4）彩色亮度直方图均衡化5）色彩提取6）二值化与反二值化4. 图像形态操作1）图像翻转2）图像仿射变换3）图像缩放4）图像裁剪5）图像相加6）图像相减7）透视变换8）图像腐蚀9）图像膨胀10）图像开运算11）图像闭运算12）形态学梯度5.
荐书丨周志华力荐新书《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
程序人生的博客
11-25 8121
点击上方“程序人生”，选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿（媛）身边的故事周志华教授作序力荐！展现深度学习特别是CNN从数据、模型到系统的全栈式开发过程和技巧一流的深度学...
深度学习笔记：卷积神经网络详解
这篇学习笔记提供了对卷积神经网络基本原理的深入理解和实践，对于初学者来说是深入理解深度学习，特别是图像处理领域的重要参考资料。通过学习这些基础知识，读者可以为进一步探索更高级的CNN架构和应用打下坚实的...
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