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本文讲解了循环神经网络RNN的多种形式（1对1、1对多、多对1、多对多），语言模型 ，图像标注，视觉问答，注意力模型，RNN梯度流等【对应 CS231n Lecture 10】
深度学习与cv教程|卷积神经网络
本文讲解了卷积神经网络的重点知识：卷积层、池化层、ReLU层、全连接层、局部连接、参数共享、最大池化、步长、零填充、经典案例等【对应CS231nLecture5】本文讲解了卷积神经网络的重点知识：卷积层、池化层、ReLU层、全连... 查看详情
深度学习与cv教程|神经网络训练技巧(下)
本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更新、Nesterov动量、Adagrad、RMSProp、Adam等），正则化（L2、Dropout），迁移学习，模型集成等【对应CS231nLecture7】本文讲解训练神经网络的核心方法：优化方式（SGD、动量更... 查看详情
《深度学习与计算机视觉算法原理框架应用》pdf+《深度学习之pytorch实战计算机视觉》pdf
...机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对最前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpenCV基础、最简单的分类... 查看详情
python深度学习：计算机视觉与深度学习的关系（包含anaconda安装与使用，和pycharm激活虚拟环境教程）(代码片段)
...谈一谈计算机视觉。第一篇一、计算机视觉的难点与人工神经网络1、初识计算机视觉2、计算机视觉的基础与方向二、关于Anaconda的安装与TensorFlow的安装1、安装Pycharm和Anaconda2、在Pycharm中使用虚拟环境一、计算机视觉的难点与人... 查看详情
炼数成金深度学习tensorflow框架的学习与应用视频教程
...度学习实践的人。学习者需要略有python开发和深度学习、神经网络基本原理的基础课程环境：Windows10+Anaconda收获预期：掌握Tensorflow和Tensorboard的基本使用，可熟练使用Tensorflow做图像识别及做验证码识别，深度理解和掌握Tensorflow... 查看详情
深度学习与cv教程|典型cnn架构(alexnet,vgg,googlenet,resnet等)
本文讲解最广泛使用的卷积神经网络，包括经典结构（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）和一些新的结构（NetworkinNetwork、Resnet改进、FractalNet、DenseNet）等【对应CS231nLecture9】本文讲解最广泛使用的卷积神经网络，包括经典结构（AlexNet... 查看详情
逐梦ai深度学习与计算机视觉应用实战课程（bat工程师主讲，无人汽车，机器人，神经网络）
...视觉应用实战课程（BAT工程师主讲，无人汽车，机器人，神经网络）网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1G0_WS-uHeSyVvvl_4bQnlA提取码：zv3o备用地址（腾讯微云）：https://share.weiyun.com/5iyJI16密码：x2urpe本课程主要讲解深度学习以及计算机视... 查看详情
深度学习和计算机视觉(cv)介绍(代码片段)
目录1深度学习概述1.1什么是深度学习1.2发展历史2计算机视觉（CV）2.1计算机视觉定义2.2常见任务2.3应用场景2.3.1人脸识别2.3.2视频监控2.3.3图片识别分析2.3.4辅助驾驶2.4发展历史1深度学习概述1.1什么是深度学习在介绍深度... 查看详情
基于深度学习的图像语义分割技术概述之背景与深度网络架构
...，分区使用通用DCNN（DeepConvolutionalNeuralNetwork，深度卷积神经网络）进行细粒度分类；先使用DCNN进行部件定位，之后进行部位对齐；使用多个DCNN对细粒度识别中的相似特征进行判别；使用注意力模型定位区分性强的区域 ... 查看详情
相关名词
人工智能应用案例在实践中搭建最先进的神经网络模型，训练处属于自己的AI人工智能时代学习进度安排神经网络和深度学习学习神经网路和深度学习的基础与案例改善深层神经网络的理解最前沿的深度学习方法学会搭建自己的... 查看详情
神经网络与深度学习——《机器学习及应用》汪荣贵机械工业出版社
...机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。1.神经元与感知机（1）关于激活函数 （2）MLPMLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的... 查看详情
入门实战《深度学习技术图像处理入门》+《视觉slam十四讲从理论到实践》
...原理以及简单的实现。 学习理论后做实验，使用卷积神经网络进行端到端学习，构建深度卷积神经网络，使用循环神经网络改进模型，评估模型，测试模型。最关键的是可以将模型运用于实战之中，将深度学习模型导入到工... 查看详情
深度学习系列资料总结
...网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。深度学习系列最全资料总结说明&... 查看详情
深度学习与图神经网络核心技术实践应用高级研修班-day1卷积神经网络和循环神经网络
深度学习的常用模型及方法-卷积神经网络和循环神经网络1.卷积神经网络（CNN）1.1CNN的生物学基础1.2CNN的历史2.循环神经网络（RNN）2.1网络结构1.卷积神经网络（CNN）每一个Convolutionlayer（卷积层）都... 查看详情
[人工智能-深度学习-50]：循环神经网络主要的应用场景
...://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121437994目录第1章循环神经网络CNN在神经网络应用中的位置第2章 循环神经网络CNN的应用场景后记：第1章循环神经网络CNN在神经网络应用中的位置循环神经网络与卷积神经网络类似，是... 查看详情
神经网络基础
第08天:初始深度学习第08天：初始深度学习-神经网络基础(1)5-深度学习要解决的问题：6-深度学习应用领域7-计算机视觉任务8-视觉任务中遇到的问题9-得分函数10-损失函数的作用11-前向传播整体流程第08天：初始深度学... 查看详情
深度学习与图神经网络核心技术实践应用高级研修班-day2基于keras的深度学习程序开发(代码片段)
基于Keras的深度学习程序开发及模型构建1.Keras简介2.Keras模块3.Keras模型组织方式4.数据集导入（MNIST）5.网络层6.激活函数7.优化器(随机梯度下降优化器)8.损失函数9.初始化器10.正则化器11.案例代码11.1导入库函数11.2设置参数... 查看详情
中公的深度学习培训怎么样？有人了解吗？
.../深度学习与机器学习人工智能的关系及发展简第二阶段神经网络原理及TensorFlow实战梯度下降优化方法前馈神经网络的基本结构和训练过程反向传播算法TensorFlow开发环境安装“计算图”编程模型深度学习中图像识别的操作原理第... 查看详情