深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践
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深度学习调参的必读之作,转载的介绍及下载链接 评分:
深度学习调参的必读之作,转载的介绍及下载链接,Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep Architectures
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深度学习调参有哪些技巧?| 干货
2018-03-07文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程里介绍的一些通过可视化手段,调试理解CNN网络的技巧,在该课程的基础上我作了一些沿展阅读,算是把当中的内容进一步丰富系统化了一下。限于时间精力,我也没有能够把里面提到的所有调试技巧全部进行尝试,不过在整理这篇文章的时候,我还是参考了不止一处文献,也结合之前以及最近跟一些朋友的技术交流沟通,对这些方法的有效性我还是有着很强的confidence。
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LeNet5卷积神经网络训练参数(精度0.985)
2017-06-06LeNet5神经网络模型在手写数字识别中的识别率很高,通过训练得到0.985精度的参数,可以用于训练更高精度的初始参数。其中卷积核选择表(O:true, X: false): { O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, X, O, O, O, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, X, O, X, O, O, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, X, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O };
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卷积神经网络调优.rar
2019-07-29卷积神经网络调优相关资料 深度学习调优技巧 包括一些网页的整理以及 魏秀参CNN book trick深度学习调参技巧
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深度学习调参总结(英文版)
2019-04-26Disclaimer: weakly coupled topics, so may be a little chaotic, short summaries of interesting problems, my random thoughts on those problems, A rough plan of this presentation: learning schedulers, batch size optimizers ZeroInit mixup, label smoothing etc
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神经网络-基础调参方法(英文)
2019-03-10介绍欠拟合与过拟合知识,反向传播,网络调参基础方法
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深度学习必读论文集
2019-04-06深度学习领域的经典论文,主要由(hiton, lecun, bengio)三巨头完成,包括: 奠基: DeepLearning_By_Three_Giant.pdf Learning Representation By Back Propagation.pdf Dropout- A Simple Way to Prevent Neural ...
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【机器学习、深度学习入门、进阶、深入指南】每一阶段必读论文arxiv.org免费下载链接+课程链接+github代码链接
2018-01-14如果你在深度学习领域是一个新手,你可以会想知道如何从哪篇论文开始阅读学习,人工智能研究专家Flood Sung制定了这一份详细的paper list,包括深度学习历史和基础知识、深度学习方法(涉及模型、优化、无监督学习、...
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RPML和Deeping Learning打包下载,深度学习必读书目
2017-12-26RPML和Deeping Learning打包下载,深度学习必读书目。欢迎大家下载!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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deep_learning_keras_log:《深度学习深度学习必读-Keras大神带你用Python实作》的阅读记录
2021-03-07《深度学习必读Keras大神》学习纪录(目前进度:第五章)关于书籍书本采用Jerry老师推荐的《深度学习深度学习必读-Keras大神带你用Python实作》作者:弗朗索瓦·乔莱特(FrançoisChollet)译者:叶欣睿出版社:旗标...
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深度学习目标识别必读经典论文
2020-12-15在官网下载很慢,我都下载了打包在一起,有RCNN,fast rcnn faster rcnn ,yolo v1到v4
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神经网络超参数
2017-12-30深度学习网络的超参数学习论文,文中介绍了深度学习的超参数该根据什么因素进行选择
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深度学习之美源代码.zip
2020-05-22深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 书的源代码 人工智能,深度学习,可供参考学习,需要的可以看看,代码可运行
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深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 源代码
2019-01-15《深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践 》一书的源代码。
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2022-01-30吴恩达深度学习课程笔记,人工智能入门经典必读
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2023-05-26最初的 YOLOv1 是在论文“You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”中介绍的。 它旨在实现实时目标检测,但在准确性方面存在一些局限性。 YOLOv1 是 YOLO 模型的第一个版本。 它使用单个卷积神经...
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2021-08-04时间序列经典必读论文20篇-适合深度学习的小伙伴参考学习
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2019-02-22深度强化学习的入门经典文献: 包括DQN、DDPG、A3C/A2C/PPO/ACKTR等; 包括模仿学习,也包括几篇综述性的文章。
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深度学习R-CNN、SSD、YOLO、FPN等目标检测必读论文
2018-12-11深度学习目标检测必读论文,包含了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、FPN、R-FCN七篇论文。
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2018-05-21今天给大家推荐一本入门深度学习必读的权威教材,由深度学习权威Yoshua Bengio和GAN之父Ian Goodfellow等人合著的DeepLearning经典教程《Deep Learning》
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2013-05-21网络管理员必读系列下载地址
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2022-03-04中央空调安装必读定义.pdf
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2013-01-05Java深度历险(重要必读),不得不看的好书,可惜是繁体字的。
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2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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2023-10-09yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
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全新的SOTA模型YOLOv9
2024-02-22当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需要设计一个合适的架构,以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实:当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时,会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题,即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息(PGI)的概念,以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息,以计算目标函数,从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外,我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络(GELAN)。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示,GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型,它可以获取完整信息,使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果,比较结果如图1所示。