Advertisement

Halcon参考手册中文版第九章：Deep Learning(...), 深度学习

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《Halcon参考手册中文版第九章：深度学习》详尽介绍了基于深度学习的目标检测、图像分割及分类技术，提供丰富的实例与参数设置指导。 深度学习（DL）涵盖了多种机器学习技术。本章节内容丰富，已整理翻译并上传至主页资源供免费下载。这些方法包括为每个像素分配显示未知特征的可能性、检测图像中特定类别的对象及其位置，并将图像分类到一组预定义的类别之一。此外，还包括为图像中的每一个像素指定一个具体类别。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Halcon参考手册中文版第九章：Deep Learning(...), 深度学习
    优质
    《Halcon参考手册中文版第九章：深度学习》详尽介绍了基于深度学习的目标检测、图像分割及分类技术，提供丰富的实例与参数设置指导。 深度学习（DL）涵盖了多种机器学习技术。本章节内容丰富，已整理翻译并上传至主页资源供免费下载。这些方法包括为每个像素分配显示未知特征的可能性、检测图像中特定类别的对象及其位置，并将图像分类到一组预定义的类别之一。此外，还包括为图像中的每一个像素指定一个具体类别。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
    优质
    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • PyTorch 深度学习练习参考手册
    优质
    《PyTorch深度学习练习参考手册》是一本全面指导读者掌握PyTorch框架的实践教程，包含大量实例和练习，适合深度学习开发者与研究者。 《深度学习 PyTorch 练习参考手册》是一本针对使用PyTorch进行深度学习实践的指导书籍。本书旨在帮助读者深入理解PyTorch的工作原理，并通过实际练习提升在深度学习领域的技能。 书中介绍了PyTorch的核心概念，包括动态计算图和Tensor运算。其中，动态计算图允许用户在运行时构建和修改计算图，这对于调试及实验新的神经网络架构非常有用；而Tensor则是PyTorch中的基础数据结构，用于表示和操作多维数组，并具有在GPU上运行的能力以加速计算。 本书将引导读者了解如何搭建基本的神经网络模型，例如前馈神经网络。在此过程中，会涉及权重初始化、损失函数的选择（如均方误差MSE或交叉熵Loss）以及优化器的应用（如随机梯度下降SGD和Adam）。此外，还会深入探讨卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用及循环神经网络(RNN)与门控循环单元(GRU/LSTM)在自然语言处理领域的作用。 书中还详细介绍了深度学习中数据预处理的重要部分。PyTorch提供了DataLoader和Dataset类来高效地进行批量数据的加载和预处理，读者将学会如何使用这些工具对数据进行归一化、标准化，并构建自己的数据集。 在模型训练方面，《手册》讲述了实现训练循环的方法，包括前向传播、反向传播、损失计算以及权重更新。同时还会介绍模型保存与加载的过程，这对于后续的部署和继续训练至关重要。 此外，《手册》还涉及了PyTorch在强化学习中的应用，例如如何使用该框架构建Q-learning算法或Deep Q-Network (DQN)，并将它们应用于Atari游戏等环境中。 书中可能还包括一些高级主题如自编码器(Autoencoder)、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GANs)以及Transformer模型。这些模型在图像生成和文本生成等领域有着广泛的应用。 通过《深度学习 PyTorch 练习参考手册》的学习，读者不仅能掌握PyTorch的基本用法，还能深入了解各种深度学习的模型和技术，并能将这些知识应用于实际项目中。书中提供的实例代码和解析有助于逐步实现每个练习并巩固理论知识。
     
  • 深度学习综述（Deep Learning）- 高清电子版
    优质
    本书《深度学习综述》提供了对深度学习领域的全面概述，涵盖从基础理论到最新技术的应用。以高清电子版形式呈现，便于读者深入理解并应用相关知识。 DeepLearning深度学习综述，业内三大牛的英文高清原版。
     
  • 深度学习权威学者联袂于《Nature》首度合著综述文章《Deep Learning...》
    优质
    该文由深度学习领域的顶尖专家联合在《自然》杂志上首次发表全面综述，深入探讨了深度学习技术的最新进展与未来方向。 深度学习综述——三位大牛的Nature文章。深度学习领域的三大领军人物Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在最新一期的《Nature》杂志上首次合作发表了题为《Deep Learning》的综述文章。
     
  • IMX6ULL参考手册中文版第一章内容
    优质
    本章节为IMX6ULL参考手册中文版的第一部分，详述了处理器的基本架构、工作模式及重要寄存器信息，是开发者理解和使用该芯片的基础文档。 自己翻译的IMX6ULL参考手册。
     
  • 深度学习模型概览（MATLAB | Deep Learning Designer）第一部分
    优质
    本教程为《深度学习模型概览》系列的第一部分，使用MATLAB中的Deep Learning Designer工具介绍基础概念和操作流程。 预训练模型包含以下部分（注意由于文件巨大被分为了三部分）：AlexNet、Darknet_19、Darknet_53、DenseNet_201、EfficientNet_b0、Inception_ResNet_v2、Inception_v3、LeNet、LeNet_Places365、mobileNet_v2、NasNet_large、NasNet_mobile、ResNet_18、ResNet_50、ResNet_101、shuffleNetVGG_16和Xception。所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后的模型变量皆为net。使用较新版本的Matlab可以支持更多的这些模型，在Matlab深度学习工具箱中的深度网络编辑器里可以从工作区导入，并根据需求进一步改进。 关于每个模型的具体内容解释，请参考相关文档或博客文章。
     
  • 深度学习模型概览（MATLAB | Deep Learning Designer）第二部分
    优质
    本教程为《深度学习模型概览》系列的第二部分，采用MATLAB与Deep Learning Designer工具，深入讲解深度学习模型的设计、训练及优化。 该部分预训练模型包含EfficientNet_b0（part2）、Inception_ResNet_v2(part2)、Inception_v3(part2)、LeNet(part2)、LeNet_Places365（part2）、mobileNet_v2(part2)、NasNet_large(part2)、NasNet_mobile(part2)和ResNet_18(part2)，所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为net。使用MATLAB版本越高所支持其中的模型越多，在MATLAB deep learning toolbox中的深度网络编辑器里可以从工作区导入这些模型，并根据自己的需求进一步进行改进。 关于具体细节可以参考相关文档或博客文章以获得更多信息。