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.
標簽： Auto-Machine-Learning-Methods-Sys tems-Challenges
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：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.
標簽： Deep_Learning_for_Computer_Archit ects
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：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
標簽： Convolutional Networks neural Guide to
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書，非常好，適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為，這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數據集（尤其是“貓狗大戰”數據集），并對其中一些圖像進行了本地化，代碼全部測試通過。（請按照文件順序運行，代碼前后有部分關聯）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識神經網絡）3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預測房價：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經網絡簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預訓練的卷積神經網絡）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經網絡的可視化）
上傳時間： 2022-01-30
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上面是一段實時目標識別的演示， 計算機在視頻流上標注出物體的類別， 包括人、汽車、自行車、狗、背包、領帶、椅子等。今天的計算機視覺技術已經可以在圖片、視頻中識別出大量類別的物體， 甚至可以初步理解圖片或者視頻中的內容， 在這方面，人工智能已經達到了3 歲兒童的智力水平。這是一個很了不起的成就， 畢竟人工智能用了幾十年的時間， 就走完了人類幾十萬年的進化之路，并且還在加速發展。道路總是曲折的， 也是有跡可循的。在嘗試了其它方法之后， 計算機視覺在仿生學里找到了正確的道路（至少目前看是正確的） 。通過研究人類的視覺原理，計算機利用深度神經網絡（ Deep neural Network，NN）實現了對圖片的識別，包括文字識別、物體分類、圖像理解等。在這個過程中，神經元和神經網絡模型、大數據技術的發展，以及處理器（尤其是GPU）強大的算力，給人工智能技術的發展提供了很大的支持。本文是一篇學習筆記， 以深度優先的思路， 記錄了對深度學習（Deep Learning）的簡單梳理，主要針對計算機視覺應用領域。
上傳時間： 2022-06-22
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該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen，他也是一位量子物理學家、科學作家、計算機編程研究人員。他的個人主頁是：neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經網絡與機器學習入門資料之一。內容非常淺顯易懂，很多數學密集的區域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數字的識別問題，每個模型和改進都有詳細注釋的代碼。非常適合用來入門神經網絡和深度學習！ 全書共分為六章，目錄如下： 第一章：使用神經網絡識別手寫數字 第二章：反向傳播算法如何工作 第三章：改進神經網絡的學習方法 第四章：神經網絡可以計算任何函數的可視化證明 第五章：深度神經網絡為何很難訓練 第六章：深度學習 《neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經網絡的核心概念，包括現代技術的深度學習。在完成這本書的學習之后，你將使用神經網絡和深度學習來解決復雜模式識別問題。你將為使用神經網絡和深度學習打下基礎，來攻堅你自己設計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念，是讓讀者更好地去深刻理解神經網絡和深度學習，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論。這就意味著這本書的重點不是作為一個如何使用一些特定神經網絡庫的教程。僅僅學會如何使用庫，雖然這也許能很快解決你的問題，但是，如果你想理解神經網絡中究竟發生了什么，如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理，那么只是學習些熱?的程序庫是不夠的。你需要領悟讓神經網絡工作的原理。
標簽： 深度學習
上傳時間： 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
標簽： MoldWizard 使用手冊
上傳時間： 2013-05-15
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Matlab_2016a 完整破解版下載 使用增強的設計環境和 UI 組件集開發 MATLAB 應用。深度學習用于圖像分類問題。訪問模板、最新模型以及精選示例。創建包含事件操作和新模塊的離散事件模型和調度程序。使用標準座艙儀器顯示飛行條件。在線編輯器，用于：開發包含結果和圖形以及相關代碼的實時腳本創建用于分享的交互式描述，包括代碼、結果和圖形以及格式化文本、超鏈接、圖像及方程式MATLAB應用設計器，使用增強的設計環境和擴展的 UI 組件集構建帶有線條圖和散點圖的 MATLAB?應用全新多 y-軸圖、極坐標圖和等式可視化暫停、調試和繼續 MATLAB 代碼執行neural Network Toolbox使用 Parallel Computing Toolbox? 中的 GPU 加速深入學習圖像分類任務的卷積神經網絡 (CNN)Symbolic Math Toolbox與 MATLAB 在線編輯器集成，以便編輯符號代碼和可視化結果，并將 MuPAD? 筆記本轉換為實時腳本Statistics and Machine Learning ToolboxClassification Learner 應用，可以自動培訓多個模型，按照級別標簽對結果進行可視化處理，并執行邏輯回歸分類Control System Toolbox新建及重新設計的應用，用于設計 SISO 控制器、自動整定 MIMO 系統和創建降階模型Image Acquisition Toolbox支持 Kinect? for Windows? v2 和 USB 3 VisionComputer Vision System Toolbox光學字符識別 (OCR) 訓練程序應用、行人偵測和來自針對 3-D 視覺的動作和光束平差的結構體Trading Toolbox對交易、靈敏性和交易后執行的交易成本分析Simulink 產品系列Simulink通過訪問模板、最近模型和精選示例更快開始或繼續工作的起始頁自動求解器選項可更快速地設置和仿真模型針對異構設備的系統模型仿真，例如 Xilinx?和 Altera? SoC 架構Simulink? 單位，可在 Simulink、Stateflow? 和 Simscape? 組件的接口指定單位、對其進行可視化處理并檢查變量源和接收器模塊，用于定義變量條件并使用生成代碼中的編譯器指令將其傳播至連接的功能Aerospace Blockset標準座艙儀器，用于顯示飛行條件SimEvents全新離散事件仿真和建模引擎，包括事件響應、MATLAB 離散事件系統對象制作以及 Simulink 和 Stateflow 自動域轉換Simscape全新方程簡化和仿真技術，用于生成代碼的快速仿真和運行時參數調整Simscape FluidsThermal Liquid 庫，用于對屬性隨溫度而變化的液體的系統建模Simulink Design Optimization用于實驗設計、Monte Carlo 仿真和相關性分析的靈敏度分析工具Simulink Report Generator三向模型合并，以圖形方式解決 Simulink 項目各修訂版之間的沖突信號處理和通信Antenna Toolbox電介質建模，用于分析天線和有限天線陣列中的基質效果RF ToolboxRF Budget Analyzer，用于為級聯的射頻組件計算增益、噪聲系數和 IP3SimRF自動射頻測試工作臺生成Audio System Toolbox一款用于設計和測試音頻處理系統的新產品WLAN System Toolbox一款用于對 WLAN 通信系統的物理層進行仿真、分析和測試的新產品代碼生成Embedded Coder編譯器指令生成，將信號維度作為 #define 進行實施HDL Coder針對 HDL 優化的 FFT 和 IFFT，支持每秒 G 字節采樣 (GSPS) 設計的幀輸入HDL VerifierPCIe FPGA 在環，用于通過 PCI Express? 接口仿真 Xilinx? KC705/VC707 和 Altera?Cyclone? V GT/Stratix V DSP 開發板上的算法驗證和確認Polyspace Code Prover支持 long-double 浮點，并且改進了對無窮大和 NaN 的支持Simulink Design Verifier對 C 代碼 S-function 自動生成測試IEC Certification Kit對 Simulink Verification and Validation? 提供 IEC 62304 醫學標準支持Simulink Test使用 Simulink Real-Time? 制作和執行實時測試
上傳時間： 2013-07-09
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