詳解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(參考版)
2024-08-27 00:28本頁面
【正文】 caffe的官網(wǎng)是 ? 。為 dnn提供較好的初始參數(shù)？ ? BP算法（舊的用于訓(xùn)練的算法）怎么實現(xiàn)？新的算法又是什么？ ? jzK8UxqyHdh86B2g0DMUZWs1yyJ6EsWM0rzxvVUMoJJ5Xuk23f6nSAa5XLdno_FejJGYYFG5iIzXdV7N3nPRgNTa Caffe ? caffe是一個清晰，可讀性高，快速的深度學(xué)習(xí)框架。 ? Hinton在 2022年發(fā)表的關(guān)于圖像處理的文章： – imageclassificationwithdeepconvolutionalneuralworks 疑點總結(jié) ? 深度置信網(wǎng)（ Deep Belief Net： DBN） ——其由一系列受限波爾茲曼機（ Restricted Boltzmann Machine： RBM）組成。難點在于訓(xùn)練使模型收斂。 ? DBN（深度置信網(wǎng)） Deep Belief Net。 ? CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）其實是已經(jīng)很早提出來的理論，也得到了在字母識別數(shù)字識別上的好的運用， let5?？梢院苡邪盐盏卣f，從現(xiàn)在開始，深度學(xué)習(xí)將取代“人工特征 +機器學(xué)習(xí)”的方法而逐漸成為主流圖像識別方法。百度在 2022年底將深度學(xué)習(xí)技術(shù)成功應(yīng)用于自然圖像 OCR識別和人臉識別等問題，并推出相應(yīng)的桌面和移動搜索產(chǎn)品， 2022年，深度學(xué)習(xí)模型被成功應(yīng)用于一般圖片的識別和理解。該項目利用了 9 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲得臉部表征，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的參數(shù)高達(dá) 。系統(tǒng)其實是自己發(fā)明或領(lǐng)悟了‘貓’的概念。 ? 在開始分析數(shù)據(jù)前，并不需要向系統(tǒng)手工輸入任何諸如“臉、肢體、貓的長相是什么樣子”這類特征。 深度學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用 ? 2022年 6月， 《 紐約時報 》 披露了 Google Brain項目，吸引了公眾的廣泛關(guān)注。這樣的網(wǎng)絡(luò)可具備感知對輸入數(shù)據(jù)表達(dá)程度的能力，而且嘗試通過這個感知能力重建數(shù)據(jù)。 ? 之后 Ruslan Salakhutdinov提出的深度波爾茲曼機（ Deep Boltzmann Machine： DBM）重新點燃了人工智能領(lǐng)域?qū)τ谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Neural Network）和波爾茲曼機（ Boltzmann Machine）的熱情，才由此掀起了深度學(xué)習(xí)的浪潮 ? 深度學(xué)習(xí)的突破性文章 ? Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y., A fast learning algorithm for deep belief sNeural Computation 18:15271554, 2022 ? Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle, Greedy LayerWise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2022), pp. 153160, MIT Press, 2022比較了RBM和 Autoencoder ? Marc’Aurelio Ranzato, Christopher Poultney, Sumit Chopra and Yann LeCun Efficient Learning of Sparse Representations with an EnergyBased Model, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1