聊一聊深度学习（三天肝完深度学习基础，球球让我过吧！！）最近有场考试！！所以来过一遍深度学习，记录一些笔记备考看老师的ppt与花书，双管齐下应对深度学习（保佑我不挂吧！！）废话结束！引言人工智能领域的流派1.符号主义：逻辑主义，心理学派（推理期，心理期）2.连接主义：仿生学派或生理学派（殊途同归，各有所长）机器学

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

什么是finetuning？在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新finetuning（也叫微调），或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景：1卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余

在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0175308382f710229769726b918cd61e121.jpg)假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的

本文提出了一种全卷积onestage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是onestage目标检测算法，如RetinaNet，SSD，YOLOv3，还是twostage目标检测算法，如FasterRCNN。这两类算法大都依赖于预定义的锚框（anchorboxes）。相比之下，本文提出的目

转至：http://www.tianzsong.xyz/2018/04/08/c3dkeras/code：https://github.com/TianzhongSong/C3Dkeras前言C3D使用3DCNN构造了一个效果不错的网络结构，对于基于视频的问题均可以用来提取特征。我简单复现了论文中行为识别那部分的实

点云标注的算法优化和性能提升是提高自动驾驶技术的关键因素。通过优化算法和提升性能，可以获得更准确、更高效的结果。首先，算法优化可以通过使用先进的深度学习模型和算法来实现。例如，使用三维卷积神经网络（CNN）可以提取点云中的特征信息，提高障碍物检测和车道线标

解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数

使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章