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- 浅谈Transfomer代码原理解读 前言Transformer架构Input Embedding and Output EmbeddingEmbeddingPositional Embedding Encoder and decoderMuti-Head-AttentionSelf Attention什么是查询向量(query )、键向量(key )和值向... 浅谈Transfomer代码原理解读 前言Transformer架构Input Embedding and Output EmbeddingEmbeddingPositional Embedding Encoder and decoderMuti-Head-AttentionSelf Attention什么是查询向量(query )、键向量(key )和值向...
- 今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！ 卷积神经网络，CNN（Convolutional Neural Network），属于深度学习技术的一种算法，主要是进行特征学习，通过分层网络获取分层次的特征信息去解决人... 今天给大家带来的是卷积神经网络，听上去是不是挺高大上的？它还有个更响亮的名字CNN，谈到CNN应该好多同学都略知一二吧，CNN在做图像识别上有着很出色的效果，那我们今天对卷积神经网络一探究竟吧！ 卷积神经网络，CNN（Convolutional Neural Network），属于深度学习技术的一种算法，主要是进行特征学习，通过分层网络获取分层次的特征信息去解决人...
- 大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客... 大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客...
- 目录 NN-SVG PlotNeuralNet ConvNetDraw Draw_Convnet 本文介绍几款如何画出炫酷高大上的神经网络图工具，下面是常用的几种工具。 NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位兄弟开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。 GitHub... 目录 NN-SVG PlotNeuralNet ConvNetDraw Draw_Convnet 本文介绍几款如何画出炫酷高大上的神经网络图工具，下面是常用的几种工具。 NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位兄弟开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。 GitHub...
- 本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。 已知我们创建的DNN结构图如下： 该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现，这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的，因为并不存在现成的结构图。那么，如何利用Python来绘制... 本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。 已知我们创建的DNN结构图如下： 该DNN模型由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成，每一层的神经元个数分别为4,5,6,3,3。不知道聪明的读者有没有发现，这张示意图完全是由笔者自己用Python绘制出来的，因为并不存在现成的结构图。那么，如何利用Python来绘制...
- 目录 一、感知器 二、感知器的例子 三、权重和阈值 四、决策模型 五、矢量化 六、神经网络的运作过程 七、神经网络的例子 八、输出的连续性 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。 ... 目录 一、感知器 二、感知器的例子 三、权重和阈值 四、决策模型 五、矢量化 六、神经网络的运作过程 七、神经网络的例子 八、输出的连续性 眼下最热门的技术，绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定是从它开始。 ...
- 本文提出了一种通用的实现方法卷积神经网络（CNN）构建框架设计实时CNN。创建实时面部检测视觉系统，实现性别分类和情绪分类。 其中：IMDB性别分类测试准确率：96％；fer2013情绪分类测试准确率：66％。 具体效果如下图： 这里提供下数据集下载： 1、情绪分类模型数据集：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-repr... 本文提出了一种通用的实现方法卷积神经网络（CNN）构建框架设计实时CNN。创建实时面部检测视觉系统，实现性别分类和情绪分类。 其中：IMDB性别分类测试准确率：96％；fer2013情绪分类测试准确率：66％。 具体效果如下图： 这里提供下数据集下载： 1、情绪分类模型数据集：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-repr...
- 目录 项目背景 适用范围 使用方法 项目背景 相信一提起马赛克这个东西，不少小伙伴都痛心疾首，虽然最近几年也频繁传出有在研发去除马赛克的软件，一直没有成品问世。不过最近一位程序员及经过不断努力终于完成了这款软件。 据悉这位程序员“deeppomf”用深度神经网络开发出了一个能抹去马赛克让原图重现的神奇程序：DeepCreamPy 。为了使这款软件达到更好的效果... 目录 项目背景 适用范围 使用方法 项目背景 相信一提起马赛克这个东西，不少小伙伴都痛心疾首，虽然最近几年也频繁传出有在研发去除马赛克的软件，一直没有成品问世。不过最近一位程序员及经过不断努力终于完成了这款软件。 据悉这位程序员“deeppomf”用深度神经网络开发出了一个能抹去马赛克让原图重现的神奇程序：DeepCreamPy 。为了使这款软件达到更好的效果...
- 在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下： 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： 将数据集分为训练集和测试集，占比为8：2，该模型训练的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom... 在本项目中，将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码。验证码如下： 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型，本项目搭建的CNN模型如下： 将数据集分为训练集和测试集，占比为8：2，该模型训练的代码如下： # -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport pandas as pdfrom...
- 目录 M-P模型 Hebb学习规则 Rosenblatt感知器 Minsky的打击 复兴时期！ 深度学习的突破 M-P模型 1943年神经元解剖学家McCulloch和数学天才Pitts发表文章提出神经元的数学描述和结构神经元遵循“全或无”原则证明了只要足够的简单神经元，在相互连接并同步运行的情况下，可以模拟任何计算函数开创工作被认为是人工神经网... 目录 M-P模型 Hebb学习规则 Rosenblatt感知器 Minsky的打击 复兴时期！ 深度学习的突破 M-P模型 1943年神经元解剖学家McCulloch和数学天才Pitts发表文章提出神经元的数学描述和结构神经元遵循“全或无”原则证明了只要足够的简单神经元，在相互连接并同步运行的情况下，可以模拟任何计算函数开创工作被认为是人工神经网...
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- 目录 神经网络基础： 神经网络进阶： 深度学习网络： 神经网络应用： 深度学习落地实现： 神经网络基础： 单层感知器线性神经网络BP 神经网络Hopfields神经网络径向基神经网络PCA和SVM 神经网络进阶： 自编码器稀疏自编码器玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机递归神经 网络自组织竞争神经网络 深度学习网络： 深度置信网络卷积神经网络 深度残差网络 神经网络... 目录 神经网络基础： 神经网络进阶： 深度学习网络： 神经网络应用： 深度学习落地实现： 神经网络基础： 单层感知器线性神经网络BP 神经网络Hopfields神经网络径向基神经网络PCA和SVM 神经网络进阶： 自编码器稀疏自编码器玻尔兹曼机受限玻尔兹曼机递归神经 网络自组织竞争神经网络 深度学习网络： 深度置信网络卷积神经网络 深度残差网络 神经网络...
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