深度學習入門、轉行、學術科研、工作等分享

目前，“深度學習”這一詞已經變得越來越普及，生活中也是到處都充斥著這一詞彙，同時也有越來越多的人開始想要從事這一行的相關工作，嘗試著接觸、瞭解這一行業。當然，關於這一行業的相關介紹很多，也很雜亂，初學者往往很容易被各種各樣的概念搞得很迷惑，即便是計算機從業者有時候也分不清深度

深度學習入門專案完整流程——圖片製作資料集、訓練網路、測試準確率（TensorFlow+keras）

首先將訓練的圖片和標籤製作成資料集，我用的是numpy庫裡的savez函式，可以將numpy陣列儲存為.npz檔案（無壓縮，所以檔案較大）。 import cv2 as cv import numpy as np import os import glob #調整影象的大小、製作資

3、Tensorflow：TensorFlow深度學習入門(下)

Graph僅僅定義了所有 operation 與 tensor 流向，沒有進行任何計算。而session根據 graph 的定義分配資源，計算 operation，得出結果。既然是圖就會有點與邊，在圖計算中 operation 就是點而 tensor 就是邊。Operation 可以是加減乘除等數學運算，也

深度學習 --- BP演算法詳解（流程圖、BP主要功能、BP演算法的侷限性）

上一節我們詳細推倒了BP演算法的來龍去脈，請把原理一定要搞懂，不懂的請好好理解BP演算法詳解，我們下面就直接把上一節推匯出的權值調整公式拿過來，然後給出程式流程圖，該流程圖是嚴格按照上一節的權值更新過程寫出的，因此稱為標準的BP演算法，標準的BP演算法中，每輸入一個樣本，都要回傳誤差並調整權值，

深度學習哪家強？吳恩達、Udacity和Fast.ai

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深度學習：正則化（L2、dropout）

一、在瞭解正則化之前，先引入一個概念“過擬合” 定義 給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小，但在整個例項分佈上h’比h的錯誤率小，那麼就說假設h過度擬合訓練資料。 也就是說 一個假設在訓練資料上能夠獲

【深度學習筆記】關於卷積層、池化層、全連線層簡單的比較

卷積層 池化層 全連線層 功能 提取特徵 壓縮特徵圖，提取主要特徵 將學到的“分散式特徵表示”對映到樣本標記空間 操作 可看這個的動態圖，可惜是二維的。對於三維資料比如RGB影象（3通道），卷積核的深度必須

下載資源~李沐《動手學深度學習》亞馬遜首席科學家、美國卡內基梅隆大學計算機博士重磅

教程的目錄以及學習路線：     目錄如下：    PDF+程式碼+視訊 下載方式                 &

深度學習筆記1：end-to-end、anchor box解釋、人體檢測程式碼

非end-to-end方法： 目前目標檢測領域，效果最好，影響力最大的還是RCNN那一套框架，這種方法需要先在影象中提取可能含有目標的候選框（region proposal）， 然後將這些候選框輸入到CNN模型，讓CNN判斷候選框中是否真的有目標，以及目標的類別是什麼。在我們看到的結果中，往往是類似與下圖這種

3 機器學習入門——決策樹之天氣預報、鳶尾花

前面我們簡單學習了線性迴歸、邏輯迴歸，不知道有沒有做一個總結，那就是什麼時候該用邏輯迴歸？從結果來觀察，可以看到，線性迴歸的過程就是在找那個合適的方程，來儘量滿足你的每行資料。即Y=ax + bx^2 + …….通過演算法來尋找合適的a、b、c。一般來說，線性迴歸適用於最終結

做深度學習應該如何選伺服器？NLP、影象等

待補充 【參考部落格】 【https://blog.csdn.net/mergerly/article/details/83753056】 【簡書的一篇部落格】 【簡書的另一篇部落格-講組裝機的】 【講如何搭配深度學習伺服器的部落格】 【其他參考部落格1】 【更多GPU資訊參考

語義分割中的深度學習方法全解：從FCN、SegNet到各代DeepLab

語義分割是什麼？語義分割方法在處理影象時，具體到畫素級別，也就是說，該方法會將影象中每個畫素分配到某個物件類別。下面是一個具體案例。△ 左邊為輸入影象，右邊為經過語義分割後的輸出影象。該模型不僅要識別出摩托車和駕駛者，還要標出每個物件的邊界。因此，與分類目的不同，相關模型要具

深度學習在語音識別中的演算法、應用、資料集、行業分析

0 語音識別概述 1 1 語音識別的演算法 2 1.1.1 DNN-HMM 2 1.1.2 RNN-CTC 3 1.1.4FSMN 3 1.1.5 LSTM-DNN電話交談語音識別 3 1.1.6Android科大訊飛語音識別

深度學習哪家強？吳恩達、Udacity和Fast.ai的課程我們替你分析好了

引言 過去2年，我一直積極專注於深度學習領域。我對深度學習的興趣始於2015年初，那個時候Google剛剛開源Tensorflow。我根據Tensorflow的文件快速地嘗試了幾個例程，當時的感覺是深度學習並不簡單。部分原因是因為深度學習的框架很新，也需要更好的硬體支援

Pytorch_第八篇_深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化

# 深度學習 (DeepLearning) 基礎 [4]---欠擬合、過擬合與正則化 --- ## Introduce 在上一篇[“深度學習 (DeepLearning) 基礎 [3]---梯度下降法”](https://www.cnblogs.com/wangqinze/p/13438609.html)中我

深度學習入門1

ont gin 語音識別 告訴 min 重要 orf 模型 獲得 發布這個系列，一來是為了總結自己的學習，二來也是希望給深度學習初學者一些入門的指導。好廢話不多說了，我們直接進入主題，這一節先說一下，深度學習發展歷程。 1958，感知器（相當於生物的神經元） 1969，M

Pandas快速入門（深度學習入門2）

深度學習入門和學習書籍

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《深度學習入門：基於Python的理論與實現》高清中文版PDF+源代碼

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