深度學習及計算機視覺相關資源(不斷更新)
LSTM: http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
深度學習領域PyTorch專案-git原始碼整理 https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/77479269?utm_source=blogxgwz0
各種Pytorch專案 https://www.ritchieng.com/the-incredible-pytorch/
深度學習概述教程--Deep Learning Overview http://www.cnblogs.com/liuyihai/p/8321299.html
深度學習深刻理解和應用--人工智慧從業人員必看知識 https://www.cnblogs.com/liuyihai/p/8449058.html
一天搞懂深度學習--李巨集毅教程分享 http://www.cnblogs.com/liuyihai/p/8448977.html
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深度學習用於計算機視覺
密集連線層（精度97.8%）------>卷積神經網路（99.3%） 兩者的區別在於：Dense層從特徵空間學到的是全域性模式，而卷積層學到時是區域性模式 1 卷積神經網路學到的模式具有平移不變性（視覺世界根本上來說就具有平移不變性），即在影象右下角學到某個模
深度學習與計算機視覺(PB-04)-rank-N準確度
在我們深入討論高階深度學習主題(如遷移學習)之前，先來了解下rank-1、rank-5和rank-N準確度的概念。當你在閱讀深度學習相關文獻時，尤其是關於計算機視覺和影象分類，你很可能會看到關於rank-N 準確度。例如，幾乎所有在ImageNet資料集上驗證的機器學習方法的論文都給出了ra
深度學習與計算機視覺(PB-03)-特徵提取
從這節開始，我們將討論關於遷移學習的內容，即用預先訓練好的模型（往往是在大型資料上訓練得到的）對新的資料進行學習. 首先，從傳統的機器學習場景出發，即考慮兩個分類任務： 第一個任務是訓練一個卷積神經網路來識別影象中的狗和貓。 第二個任務是訓練一個卷積神經網路識別三
深度學習與計算機視覺(PB-02)-資料增強
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深度學習與計算機視覺(PB-09)-使用HDF5儲存大資料集
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深度學習與計算機視覺(PB-08)-應用深度學習最佳途徑
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深度學習與計算機視覺(PB-10)-Kaggle之貓狗比賽
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深度學習與計算機視覺(PB-07)-優化演算法
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深度學習與計算機視覺(PB-06)-模型整合
在本章中，我們將探討整合方法的概念——多個分類器合併成一個大型元分類器的過程。將多個模型的平均結果最為最終結果，可以比隨機的單一模型獲得更高的效能（比如準確度）。事實上，幾乎你所看到的在ImageNet資料挑戰賽上獲得最佳的結果都是通過整合多個卷積神經網路結果得到的。 首先，我們將討論下
深度學習與計算機視覺(PB-05)-網路微調
在第3節中，我們學習瞭如何將預訓練好的卷積神經網路作為特徵提取器。通過載入預訓練好的模型，可以提取指定層的輸出作為特徵向量，並將特徵向量儲存到磁碟。有了特徵向量之後，我們就可以在特徵向量上訓練傳統的機器學習演算法(比如在第3節中我們使用的邏輯迴歸模型)。當然對於特徵向量，我們也可以使用手工提