The past decade has seen an explosion of machine learning research and appli- cations; especially, deep learning methods have enabled key advances in many applicationdomains,suchas computervision,speechprocessing,andgameplaying. However, the performance of many machine learning methods is very sensitive to a plethora of design decisions, which constitutes a considerable barrier for new users. This is particularly true in the booming field of deep learning, where human engineers need to select the right NEURAL architectures, training procedures, regularization methods, and hyperparameters of all of these components in order to make their networks do what they are supposed to do with sufficient performance. This process has to be repeated for every application. Even experts are often left with tedious episodes of trial and error until they identify a good set of choices for a particular dataset.
标签： Auto-Machine-Learning-Methods-Sys tems-Challenges
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
This book is intended to be a general introduction to NEURAL networks for those with a computer architecture, circuits, or systems background. In the introduction (Chapter 1), we define key vo- cabulary, recap the history and evolution of the techniques, and for make the case for additional hardware support in the field.
标签： Deep_Learning_for_Computer_Archit ects
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
General paradigm in solving a computer vision problem is to represent a raw image using a more informative vector called feature vector and train a classifier on top of feature vectors collected from training set. From classification perspective, there are several off-the-shelf methods such as gradient boosting, random forest and support vector machines that are able to accurately model nonlinear decision boundaries. Hence, solving a computer vision problem mainly depends on the feature extraction algorithm
标签： Convolutional Networks NEURAL Guide to
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
这是我在做大学教授期间推荐给我学生的一本书，非常好，适合入门学习。《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。作者在github公布了代码，代码几乎囊括了本书所有知识点。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。但是有一个小小的遗憾：代码的解释和注释是全英文的，即使英文水平较好的朋友看起来也很吃力。本人认为，这本书和代码是初学者入门深度学习及Keras最好的工具。作者在github公布了代码，本人参照书本，对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。以下代码包含了全书约80%左右的知识点，代码目录：2.1: A first look at a NEURAL network（ 初识神经网络）3.5: Classifying movie reviews（电影评论分类：二分类问题）3.6: Classifying newswires（新闻分类：多分类问题 ）3.7: Predicting house prices（预测房价：回归问题）4.4: Underfitting and overfitting（ 过拟合与欠拟合）5.1: Introduction to convnets（卷积神经网络简介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积网络）5.3: Using a pre-trained convnet（使用预训练的卷积神经网络）5.4: Visualizing what convnets learn（卷积神经网络的可视化）
上传时间： 2022-01-30
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上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep NEURAL Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
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该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：NEURAL networks and deep learningNEURALnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《NEURAL Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
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2.5 NEURAL Turing Machine - 2.1 Model - .DS_Store 10KB 2.4 RNN Sequence-to-Sequence Model - 2.8 One Shot Deep Learning - 2.7 Deep Transfer Learning Lifelong Learning especially for RL - 2.2 Optimization - 1.4 Speech Recognition Evolution - 1.2 Deep Belief Network(DBN)(Milestone of Deep Learning Eve) - 1.3 ImageNet Evolution（Deep Learning broke out from here） - 2.3 Unsupervised Learning Deep Generative Model - 2.6 Deep Reinforcement Learning
标签： MoldWizard 使用手册
上传时间： 2013-05-15
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Matlab_2016a 完整破解版下载 使用增强的设计环境和 UI 组件集开发 MATLAB 应用。深度学习用于图像分类问题。访问模板、最新模型以及精选示例。创建包含事件操作和新模块的离散事件模型和调度程序。使用标准座舱仪器显示飞行条件。在线编辑器，用于：开发包含结果和图形以及相关代码的实时脚本创建用于分享的交互式描述，包括代码、结果和图形以及格式化文本、超链接、图像及方程式MATLAB应用设计器，使用增强的设计环境和扩展的 UI 组件集构建带有线条图和散点图的 MATLAB®应用全新多 y-轴图、极坐标图和等式可视化暂停、调试和继续 MATLAB 代码执行NEURAL Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox™ 中的 GPU 加速深入学习图像分类任务的卷积神经网络 (CNN)Symbolic Math Toolbox与 MATLAB 在线编辑器集成，以便编辑符号代码和可视化结果，并将 MuPAD® 笔记本转换为实时脚本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 应用，可以自动培训多个模型，按照级别标签对结果进行可视化处理，并执行逻辑回归分类Control System Toolbox新建及重新设计的应用，用于设计 SISO 控制器、自动整定 MIMO 系统和创建降阶模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect® for Windows® v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光学字符识别 (OCR) 训练程序应用、行人侦测和来自针对 3-D 视觉的动作和光束平差的结构体Trading Toolbox对交易、灵敏性和交易后执行的交易成本分析Simulink 产品系列Simulink通过访问模板、最近模型和精选示例更快开始或继续工作的起始页自动求解器选项可更快速地设置和仿真模型针对异构设备的系统模型仿真，例如 Xilinx®和 Altera® SoC 架构Simulink® 单位，可在 Simulink、Stateflow® 和 Simscape™ 组件的接口指定单位、对其进行可视化处理并检查变量源和接收器模块，用于定义变量条件并使用生成代码中的编译器指令将其传播至连接的功能Aerospace Blockset标准座舱仪器，用于显示飞行条件SimEvents全新离散事件仿真和建模引擎，包括事件响应、MATLAB 离散事件系统对象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自动域转换Simscape全新方程简化和仿真技术，用于生成代码的快速仿真和运行时参数调整Simscape FluidsThermal Liquid 库，用于对属性随温度而变化的液体的系统建模Simulink Design Optimization用于实验设计、Monte Carlo 仿真和相关性分析的灵敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并，以图形方式解决 Simulink 项目各修订版之间的冲突信号处理和通信Antenna Toolbox电介质建模，用于分析天线和有限天线阵列中的基质效果RF ToolboxRF Budget Analyzer，用于为级联的射频组件计算增益、噪声系数和 IP3SimRF自动射频测试工作台生成Audio System Toolbox一款用于设计和测试音频处理系统的新产品WLAN System Toolbox一款用于对 WLAN 通信系统的物理层进行仿真、分析和测试的新产品代码生成Embedded Coder编译器指令生成，将信号维度作为 #define 进行实施HDL Coder针对 HDL 优化的 FFT 和 IFFT，支持每秒 G 字节采样 (GSPS) 设计的帧输入HDL VerifierPCIe FPGA 在环，用于通过 PCI Express® 接口仿真 Xilinx® KC705/VC707 和 Altera®Cyclone® V GT/Stratix V DSP 开发板上的算法验证和确认Polyspace Code Prover支持 long-double 浮点，并且改进了对无穷大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier对 C 代码 S-function 自动生成测试IEC Certification Kit对 Simulink Verification and Validation™ 提供 IEC 62304 医学标准支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time™ 制作和执行实时测试
上传时间： 2013-07-09
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