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RSS订阅原创 从零开始的深度学习笔记（五）RNN网络详解
写在前面循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）灵感来自于人类的记忆功能，那么如果让神经网络具备“记忆功能”效果会是怎么样呢？
2020-09-12 14:36:16
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原创 目标检测中的mAP(mean Average Precision)快速理解
最近开始接触目标检测（object detection）但是对于衡量算法好坏的mAP并不太理解，经过了一番整理，下面我们就来看看什么是mAP。在目标检测算法中，像是Faster R-CNN, SSD等等，mAP都可以很好的用来衡量这些算法的精确度。...
2020-06-28 05:51:26
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原创 从零开始的深度学习笔记（四）手把手教你用pytorch制作一个属于自己的数据集
在使用CNN训练了MNIST数据集之后，不知道大家会不会有一种想要制作一个属于自己的数据集，并且用来训练的冲动呢？其实想要使用pytorch制作一个简单的数据集一点也不难，下面我们就一起来看看具体的实现方法吧。在制作一个自己的数据之前，我们需要分析一下MNIST数据集，然后依葫芦画瓢，制作一个属于自己的数据集。首先，我们需要知道，MNIST数据集里面首先有图片，其次有标签。如： ...
2020-04-25 14:03:25
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原创 从零开始的深度学习笔记（三）看看计算机在“学什么”——基于pytorch的可视化学习
在实现了第一个自己的CNN网络模型后，不知道大家是否对计算机究竟通过我们的网络“学到”了什么产生了一点点好奇呢？这次我们就从上次定义的简单模型出发，看看我们的计算机是怎么“思考学习”的。这次用的模型实现代码可以参见我的上一篇博文从零开始的深度学习笔记（二）CNN卷积神经网络简介与使用Pytorch搭建自己的第一个卷积神经网络(https://blog.youkuaiyun.com/qq_2354398...
2020-04-19 20:07:54
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原创 从零开始的深度学习笔记（二）CNN卷积神经网络简介与使用Pytorch搭建自己的第一个卷积神经网络
从MNIST学习CNN首先我们需要大概知道CNN（convolutional neural network）是一个比较适合进行图像处理的一个神经网络，它主要是完成了特征抽出的操作。也许现在我们还不是特别了解CNN具体的步骤与一些细节，没关系，接着往下看。其次我们来看看CNN都是由那些部分组成的。对于上图，我们可以看到想要识别一张图片，我们可能需要经过对图形卷积->ReLU激活-&g...
2020-04-01 17:17:26
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原创 从零开始的深度学习笔记（一）前言——深度学习超入门
由于最近需要开始使用深度学习进行图像的模式识别，作为一个几乎零基础的小白，为了克服自己学多少忘多少的学弱体质，所以准备用笔记的形式，把自己学的给记录下来。由于自知不专业，恳请路过的朋友们一一指正，在此谢过。首先，什么是深度学习呢？直接摘录维基百科，如下：Deep learning is a class of machine learning algorithms that11 uses m...
2020-02-01 13:28:12
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空空如也
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