笔记:深度学习驱动的自动驾驶新主流框架盘点

笔记:深度学习驱动的自动驾驶新主流框架盘点(附3篇论文)提纲Nvidia DRIVE深度学习解决方案Mobileye深度学习方案Comma.ai深度学习方案Nvidia DRIVE深度学习解决方案DGX-1 Training PlatformDriveWorks PX2 传感器同步、标定、数据采集和记录 https://pan.baidu.com/s/1bo4jTvxMobileye深度学习方案

各种流行深度学习构架的性能对比

知乎上对各种深度学习方法的对比:        在众多的神经网络框架如chainer, caffe, torch,mxnet等之间如何做选择?四个月前就有人提出更新对比,现在我看还没有对比更新过。        原文:Abstract. In this study, I evaluate some popular deep learning toolkits. The candidates are

深度学习助力实现智能行为分析和事件识别

类别标签 技术博客507 阅读 13 赞 发表于 2017-07-06作者:赵放、杜勇、王洪松、吴子丰行为识别是指通过分析视频、深度传感器等数据,利用特定的算法,对行人的行为进行识别、分析的技术。这项技术被广泛应用在视频分类、人机交互、安防监控等领域。行为识别包含两个研究方向:个体行为识别与群体行为(事件)识别。近年来,深度摄像技术的发展使得人体运动的深度图像序列变得容易获取,结合高精度的骨架估计

一个模型库学习所有:谷歌开源模块化深度学习系统Tensor2Tensor

选自Google.research机器之心编译参与:黄小天、李泽南链接:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor深度学习(DL)在很多技术领域中都已获得广泛应用,包括机器翻译、语音识别和物体识别等。在研究社区中,人们可以找到各类研究作者开源的代码,复制他们的结果,进一步发展深度学习。但这些深度学习系统大多为特定的任务进行了专门的设置,只适用于特定的问题

深度学习模型压缩方法综述(三)

深度学习模型压缩方法综述(一) 深度学习模型压缩方法综述(二) 深度学习模型压缩方法综述(三)前言在前两章,我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上,直接对其进行压缩的方法,包括核的稀疏化,和模型的裁剪两个方面的内容,其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持,其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多因素的制约;而模型的裁剪方法则比较简单明了,直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter,虽然这种

深度学习模型压缩方法综述(二)

深度学习模型压缩方法综述(一) 深度学习模型压缩方法综述(二) 深度学习模型压缩方法综述(三)前言上一章,将基于核的稀疏化方法的模型压缩方法进行了介绍,提出了几篇值得大家去学习的论文,本章,将继续对深度学习模型压缩方法进行介绍,主要介绍的方向为基于模型裁剪的方法,由于本人主要研究的为这个方向,故本次推荐的论文数量较多,但都是非常值得一读的。基于模型裁剪的方法对以训练好的模型进行裁剪的方法,是目前模

深度学习应用到图像超分辨率重建2

图像超分辨重建一直也算是一个比较火的话题,发展也是很迅速的,下面结合我最近看的几篇文章,写写一些论文总结。    图像超分辨重建的基本的思想以及常见的一些算法已经在我之前的一篇文章介绍了,这里也就不过多介绍了。感兴趣的同学可以参考这篇文章深度学习应用到图像超分辨率重建1 这里着重介绍一些新发展的一些文章。1. Learning a Single Convolutional Super-Resol

总结深度学习各种网络结构【更新中...】

CNN:总结:利用权值共享【卷积操作】将神经网络本来的全连接层替换为非全连接层,使输入可以为尺度可变的张量。可用结构:(Max, mean)Pooling:降维;全连接层:分类;GAN:总结:利用两个网络对抗生成模型,生成器与辨别器,生成器输入图像,生成所需图像,辨别器辨别所需图像与生成图像,使生成器的生成图像骗过辨别器。可用结构:CNN;(Recursive)Residual Network(残

系统学习深度学习(二十)--ResNet,DenseNet,以及残差家族

转自:http://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/50328175CVPR2016https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks这是微软方面的最新研究成果, 在第六届ImageNet年度图像识别测试中,微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训

卷积神经网络实现cifar 图像分类任务——唐宇迪的深度学习课程之深度学习入门课程代码修改

唐宇迪的深度学习课程之深度学习入门课程(下2017-11-6更新完毕)卷积神经网络入门代码实现: 利用卷积神经网络实现cifar 图像分类任务。三层的神经网络:输入层(data) ——> 卷积层 (conv) ——> 激励函数 (relu)  ——> 池化层 (Max pooling) ——> 全连接层(FC) ——>score Data :3*32*32 ; Fil

深度学习:前馈神经网络与BP反向传播

1. 定义前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层.中间为隐含层,简称隐层。隐层可以是一层。也可以是多层。对于前馈神经网络结构设计,通常采用的方法有3类:直接定型法、修剪法和生长法。直接定型法设计一个实际网络对修剪法设定初始网络有很好的指导意义;修剪法由于要求从一个足够大的初

深度学习笔记2:手写一个单隐层的神经网络

欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tsaiedu,并注明消息来源,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。作者简介:手把手教你用Python 实践深度学习笔记1中我们利用 numpy 搭建了神经网络最简单的结构单元:感

深度学习算法原理——神经网络的基本原理

一、神经网络1、神经元概述神经网络是由一个个的被称为“神经元”的基本单元构成,单个神经元的结构如下图所示: 对于上述的神经元,其输入为x1x1x_1,x2x2x_2,x3x3x_3以及截距+1+1+1,其输出为:hW,b(x)=f(WTx)=f(∑i=13Wixi+b)hW,b(x)=f(WTx)=f(∑i=13Wixi+b)h_{\mathbf{W},b}\left ( \mathbf{x}

深度学习 --- 循环神经网络RNN详解(BPTT)

今天开始深度学习的最后一个重量级的神经网络即RNN,这个网络在自然语言处理中用处很大,因此需要掌握它,同时本人打算在深度学习总结完成以后就开始自然语言处理的总结,至于强化学习呢,目前不打算总结了,因为我需要实战已经总结完成的算法,尤其是深度学习和自然语言的处理的实战,所以大方向就这样计划。下面讲讲本节的内容,本节的的内容和以前一样,从最初开始,慢慢探索到LSTM,废话不多说下面开始:RNN(Rec

基于深度学习的人脸识别综述

本文转载自https://xraft.github.io/2018/03/21/FaceRecognition/(下文中的“我”均为原文作者)另附有查找的其他参考链接:论文介绍方面链接:1、https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/809046882、https://blog.csdn.net/chenriwei2/article/det

深度学习3—用三层全连接神经网络训练MNIST手写数字字符集

上一篇文章:深度学习2—任意结点数的三层全连接神经网络 mnist数字字符集的结构解析,这个我单独写了一篇文章来做介绍了,如有需要了解请先移步:深度学习3番外篇—mnist数据集格式及转换我们之前都是直接放入几个数作为输入,然后给网络几个数作为目标来训练网络的,而mnist手写字符集给我们的是一堆手写的2828像素的图片还有图片对应的手写数字标签,我们怎么对它进行转换?28=784个像素直接作为输

神经网络与深度学习(2):梯度下降算法和随机梯度下降算法

本文总结自《》第1章的部分内容。  使用梯度下降算法进行学习(Learning with gradient descent)1. 目标我们希望有一个算法,能让我们找到权重和偏置,以至于网络的输出y(x) 能够拟合所有的训练输入x。2. 代价函数(cost function)定义一个Cost function (loss function, objective function): 目标函数,如下:

深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络

http://www.cnblogs.com/wdsunny/p/6654539.html如果你希望系统性的了解神经网络,请参考零基础入门深度学习系列 ,下面我会粗略的介绍一下本文中实现神经网络需要了解的知识。什么是深度神经网络? 神经网络包含三层:输入层(X)、隐藏层和输出层:f(x)每层之间每个节点都是完全连接的,其中包含权重(W)。每层都存在一个偏移值(b)。 每一层节点的计算方式如下:其中

深度学习之BP神经网络识别手写数字(五)

本节使用MNIST数据集作为输入数据。根据MNIST数据集的特性:##构建神经网络TablesCool输入层784隐藏层300输出层10接着只需要将MNIST的训练数据按照节点一个个数据就可以了。废话不多说 看代码。代码getImage.py#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-importfrom bp import *from datetime

Deep Learning深度学习之(五)CNN卷积神经网络

 本文的论文来自:Notes on Convolutional Neural Networks,。         这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记,再看懂这个笔记之前,最好具有CNN的一些基础。这里也先列出一个资料供参考:[1] (深度学习)学习笔记整理系列之(七)[2] [3]卷积神经网络[4] [5] :三十八(Stacked CNN简单介绍)[6] Gradient-based le