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RSS订阅原创 目标检测一：PaddlePaddle和PaddleDetection安装
一、安装paddlepaddle(更多的安装方式如conda, docker安装，请参考安装文档中的说明进行操作)#如果您的机器安装的是CUDA9，请运行以下命令安装python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple#如果您的机器安装的是CUDA10，请运行以下命令安装python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.pos
2020-09-22 13:49:50
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原创 Pytorch作业（第一周）
一、第一次作业1、pytorch安装初识Pytorch（第一周） https://blog.csdn.net/weixin_38359037/article/details/106876631window系统CPU下Pytorch安装全过程（第一周） https://blog.csdn.net/weixin_38359037/article/details/1069109962、张量与矩阵、向量、标量关系？张量是一个高维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。3、Varible赋
2020-06-24 19:44:59
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原创 window系统CPU下Pytorch安装全过程（第一周）
window系统CPU下Pytorch安装全过程（第一周）一、安装python和anaconda软件1、两个软件安装过程中，都需注意添加勾选路径path2、在cmd中通过where python命令，了解电脑中安装了几个python软件和具体位置3、在cmd中通过conda命令，测试anoconda是否安装成功二、使用清华源或科大源帮助安装库1、清华源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco
2020-06-22 22:04:04
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原创 初识Pytorch（第一周）
一、PyTorch简介2017年1月，FAIR(Facebook AI Research)发布PyTorch，源自Torch。因Torch是2002年采用小众语言Lua为接口的机器学习框架，未广泛使用。后基于Python整合Torch，出现PyTorch。二、PyTorch发展2018年4月，支持Windows系统，caffe2正式并入PyTorch；2018年11月，更新1.0稳定版，github上排名第二的深度学习框架；2019年5月，更新1.1.0版，支持TensorBoard，增强可视化功
2020-06-22 20:50:11
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原创 强化学习环境体验
搭建环境，运行PARL的QuickStart,以下均为Linux系统命令，window系统下去掉感叹号一、 安装依赖（paddlepaddle、parl、gym)#以下为Linux系统命令，window系统下去掉感叹号#如果在安装paddlepaddle，出现dll找不到，可下载dependency软件（http://www.dependencywalker.com/），根据错误提示查找后，复制到C:/windows/System32下 !pip uninstall -y pandas s
2020-06-18 23:07:40
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原创 初识强化学习
一、什么是强化学习强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。核心思想：包含2个部分，3个要素。如图1。智能体agent在环境environment中学习，根据环境的状态state（或观测到 observation），执行动作action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作，如图2。 图1 ) 图2## 二、强化学习特点1、agent与enviroment交互，根据环境stat
2020-06-17 23:24:44
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原创 CNN基础结构
CNN基础结构一、CNN一般框架卷积层(conv)+激活函数(如:relu)+池化层(pooling)+全连接(fc)前者（加粗的）可出现多次，用于提取特征，后者出现一次或多次，用做分类。...
2020-05-31 22:14:20
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原创 计算机视觉任务及常用数据集
图1 计算机视觉任务一、图像分类(Image classification)为图像赋予一个或多个语义标签，见上图1-a。1、常用数据集 类别 训练数据 测试数据 图片格式 Mnist（分辨率28*28） 10 500..
2020-05-31 21:43:28
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原创 对AlexNet的理解
AlexNet一、总述ImageNet2012分类竞赛冠军，ImageNet竞赛上第一次基于卷积神经网络模型得到冠军。AlexNet相对于LeNet，网络更深，有8层网络，使用11*11的卷积核或滤波器，同时第一次引入ReLu激活层，在全连接层中引入了Dropout层和Data Augmentation防止过拟合。网络结构复杂，因计算机量大，GPU计算力不够，所以使用2个GPU。论文：Imagenet classification with deep convolutional netural net
2020-05-17 21:53:20
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原创 深度学习编程框架
一、什么是深度学习编程框架将深度学习算法中基本操作封装成一系列组件，即为深度学习编程框架。二、常用的深度学习编程框架目前国内外主流的深度学习框架较多。（一）国外常用的深度学习编程框架1、Google的TensorFlow谷歌第二代大规模机器学习系统，2015年11月发布第一个版本，2017年2月第一个正式版，Github上影响广泛，较适于工程和学术；谷歌第一代分布式深度学习平台Distbelief，2011年开发，是谷歌大脑的早期成果。TensorFlow官网 http://www.ten
2020-05-17 10:14:11
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原创 python+AI七日打卡心得体会
python+AI小白逆袭大神七日打卡学习心得一、爬虫部分#1、爬虫类似于浏览网站，区别在与向网站发送请求，获取相应后，不是直接渲染在网页上，而是通过解析数据，保存在本地。#2、多数网站针对爬虫都有业内的robots协议，明确哪些数据可抓，哪些数据不允许抓取。例：taobao.com/robots.txt#3、爬虫常用request和beautifulsoup库，分别表示发出请求和解析数...
2020-04-30 23:39:53
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原创 神经网络设计原则
神经网络训练完，不准或准确率低，可考虑以下方面：一、神经网络拓扑结构神经网络结构一般由输入层、隐层、输出层构成。输入层的神经元个数是特征维度，隐层是提取输入特征中隐藏的规律，输出层的神经元个数是分类类别数。一般，给定训练样本后，输入层和输出层的神经元个数是已知的，我们只需要考虑的是隐层的个数及隐层神经元个数。如果隐层神经元个数太少，学习效果差，不易找出输入特征规律，如果隐层神经元个数太多，网络...
2020-04-02 15:50:17
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原创 初识机器学习（一）
一、人工智能、机器学习、深度学习1、人工智能（AI）使用机器学习模拟人的行为和能力。2、机器学习（ML）1)定义：最早源自50年代，Arthur Smuel(机器学习之父）设计一款可以学习的西洋跳棋程序。机器学习定义为：不需要确定性编程可以赋予机器某项技能的研究领域。比较近的定义，源自1998年TOM Mitchell，程序能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，并且伴随经验E，...
2020-01-12 20:10:34
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原创 CNN经典网络学习
一、经典网络结构介绍1、LeNet整个卷积神经网络的开山之作，是卷积神经网络的现代雏形。有7层网络，含卷积层-池化层-卷积层-池化层-3个全连接层。1998年由LeCun提出（卷积神经之父）。缺点明显：网络层数浅，无激活层。论文：Lecun,Yann,et al.“Gradient-based learing applied to document recognition.”2、 Ale...
2019-11-28 21:40:03
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空空如也
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