原创 大話目標檢測經典模型：Mark R-CNN
在之前的文章中介紹了目標檢測經典模型（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN），目標檢測一般是爲了實現以下效果： 在R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN中，實現了對目標的識別和定位，如下圖所示：
2018-09-03 05:31:05
原创 大話目標檢測經典模型（RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN）
目標檢測是深度學習的一個重要應用，就是在圖片中要將裏面的物體識別出來，並標出物體的位置，一般需要經過兩個步驟：1、分類，識別物體是什麼 2、定位，找出物體在哪裏 除了對單個物體進行檢測，還要能支持對多個物體進行檢測，如下圖所示： 這個問題
2018-09-03 05:31:04
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原创 機器學習的五大流派
有道是“羅馬不是一天建成的”，機器學習的發展也是歷經了很長時間，在這過程中形成了五大流派，這五大流派各有各的特點。1、符號主義（Symbolists） 名稱：符號主義（Symbolists）起源：邏輯學、哲學核心思想：認知即計算，通過對符
2018-09-03 05:31:04
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原创 大話CNN經典模型：LeNet
—— 原文發佈於本人的微信公衆號“大數據與人工智能Lab”（BigdataAILab），歡迎關注。 近幾年來，卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）在圖像識別中取得了非常成功的應用，成爲深度
2018-09-03 05:31:00
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原创 大話CNN經典模型：GoogLeNet（從Inception v1到v4的演進）
—— 原文發佈於本人的微信公衆號“大數據與人工智能Lab”（BigdataAILab），歡迎關注。2014年，GoogLeNet和VGG是當年ImageNet挑戰賽(ILSVRC14)的雙雄，GoogLeNet獲得了第一名、VGG獲得了第
2018-09-03 05:30:58
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原创 大話深度信念網絡（DBN）
—— 原文發佈於本人的微信公衆號“大數據與人工智能Lab”（BigdataAILab），歡迎關注。 讓我們把時間撥回到2006年以前，神經網絡自20世紀50年代發展起來後，因其良好的非線性能力、泛化能力而備受關注。然而，傳統的神經網絡仍存
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原创 大話深度殘差網絡（DRN）ResNet網絡原理
—— 原文發佈於本人的微信公衆號“大數據與人工智能Lab”（BigdataAILab），歡迎關注。一說起“深度學習”，自然就聯想到它非常顯著的特點“深、深、深”（重要的事說三遍），通過很深層次的網絡實現準確率非常高的圖像識別、語音識別等能
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