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【ML&DL】【skimming】Global Optimality in Neural Network Training
补了一下2017年的CVPR Global Optimality in Neural Network Training 1 论文一览 痛点 深度学习取得了很大的成功 但是对其成功原因的数学解释却还是一个难点 很大一个原因是对深度网络的参数学
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TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别
TensorFlow2 X结合OpenCV 实现手势识别 使用Tensorflow 构建卷积神经网络 训练手势识别模型 使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下 先显示下部分数据集图片 0到9的表示 感觉很怪 构建模型进
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【深度学习】(二)神经网络:激活函数、MNIST
感知机需要人为设定符合预期输入输出的权重 神经网络可以自动地从数据中心学习到合适的参数 质朴感知机 指单层网络 激活函数使用了阶跃函数的模型 多层感知机 指神经网络 使用平滑的激活函数的多层网络 激活函数 激活函数是将输入信号的总和转换为输
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【学习笔记】李宏毅2020ML&DL课程 1_8 - 8_8 Attack ML model
Attack ML model 2 8 攻击网络 即找一张图片 使得loss cross entropy loss 越大越好 此时网络的参数训练完了 要被冻住 不能改变 而是只改变输入 使我们找到这样一张图片 能够让结果 越错越好 离正确答
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【学习笔记】李宏毅2020ML&DL课程 13_2 Unsupervised Learning
Neighbor embedding manifold learning LLE 地球就是一个流形 流形学习就是将高维的 流形的 feature的摊平 摊平之后就可以用欧氏距离了 假设空间中有两个点xi和xj 他们俩的关系为wij LLE方
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【ML&DL】【skimming】ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN
略读2019 ICCV的ACNet Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks 1 文章将普通的方形核卷积分解成
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【ML&DL】【skimming】The Loss Surfaces of Multilayer Networks
补了一下Yann LeCun的经典工作The Loss Surfaces of Multilayer Networks 1 论文一览 痛点 文章假设并且陆续证明了这样一些事情 1 对于大网络 large size network 而言 绝大
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【学习笔记】李宏毅2020ML&DL课程 13_1 Unsupervised Learning
Clustering 选择适当的cluster 有比较empirical的方法 最常用的方法K means 假设要把X分成K个clusters 找center 要K个clusters就需要K个center 可以随即找K个vector作为K个
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