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利炳根

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系统架构师大会



微信号:SACC2013

发布时间:2017-11-01 21:43:33

元框架(metaframework)。TFLearn。模块化深度学习框架,更高级API,快速实验,完全透明兼容。TFLearn实现AlexNet。https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/alexnet.py牛津大学鲜花数据集(Flower Dataset)。http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/17/ 。提供17个类别鲜花数据,每.........【阅读全文】

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发布时间:2017-11-01 08:51:54

循环神经网络。https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py。自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型。与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活。.........【阅读全文】

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发布时间:2017-10-31 08:52:30

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-09 14:02:06

GAN应用集中在图像生成,NLP、Robt Learning也有拓展。类似于NLP中的Actor-Critic。 https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf 。Generative Adversarial Nets。构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络。训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy。数据输入,G网络输.........【阅读全文】

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发布时间:2017-09-04 22:35:31

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z)。D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本。训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗.........【阅读全文】

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