Faster R-CNN

卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是将二维离散卷积运算和人工神经网络相结合的一种深度神经网络。它的特点是可以自动提取特征。有关卷积神经网络的数学原理和训练过程请见我的另一篇文章《机器学习教程 十五-细解卷积神经网络》。 手写数字识别 为了试验，我们直接采用http://yann.lecun.com/exdb/mnist/中的手写

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

本文向大家介绍TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN，包括了TensorFlow深度学习之卷积神经网络CNN的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络（ConvolutionalNeural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度

torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺

我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。