如何设计神经网络？如何制定网络参数？神经网络的设计中有哪些“潜规则”？神经网络中有很多超级参数，关于神经网络的设计不仅仅是网络层次结构的堆砌，需要综合考虑输入数据的类型，网络参数之间的关联，参数数目以及内存条件。博主综合多方面内容总结了神经网络设计中的一些疑问和要点，绘制了小课件如下。...

智能视觉及大数据介绍---不同专业的相关疑惑------文章内容来源于博主的某次会议笔记视觉大数据来源于网络上产生的大量视频与图片，图像视频大数据是人工智能的突破口，是信息产业新的增长点视觉大数据需要智能的算法和强大的处理平台数据出处的真实可靠是对大数据进行科学分析、挖掘、和研究的前提。实时在线的数据渐渐成为视觉大数据关注的热点。算法和数据是AI的重要支撑。深度卷积神经网络在视觉与自然语言处理方面

浅谈深度学习框架---Tensorflow、pytorch、caffe、keras神经网络的层数越深，模型训练加上反向传播的代码实现就越繁琐，神经网络的框架就很有必要。框架的作用就是让你简化代码，提升开发效率。Theano是早期的深度学习框架，但是这个框架已经停止开发。caffe与keras是高层的深度学习框架可以快速地验证模型，Tensorflow与pytorch是底层的深度学习框架可以实现对神

深度学习的框架之keras老早之前写过一些深度学习框架的常识。但是太不具体了。这次出一个系列的，今天就单独写keras的相关知识。张量概念介绍张量概念是矢量概念和矩阵概念的推广,标量是零阶张量,矢量是一阶张量,矩阵（方阵）是二阶张量,而三阶张量则好比立体矩阵,两个张量的点积就是将A张量的最后一个轴中的所有元素，与B张量中倒数第二个轴的所有元素对应相乘后相加的结果，也就是dot(a, b)[i,j,

深度学习的框架之keras老早之前写过一些深度学习框架的常识。但是太不具体了。这次出一个系列的，今天就单独写keras的相关知识。张量概念介绍张量概念是矢量概念和矩阵概念的推广,标量是零阶张量,矢量是一阶张量,矩阵（方阵）是二阶张量,而三阶张量则好比立体矩阵,两个张量的点积就是将A张量的最后一个轴中的所有元素，与B张量中倒数第二个轴的所有元素对应相乘后相加的结果，也就是dot(a, b)[i,j,

在Mac OS 中使用vscode时，系统默认的python版本是python2版本，所以配置python3版本呢，就很有必要。首先：下图中的三个文件很重要，有可能你的项目中一个也没有。。。。。第一步：你可以点击debug的按钮，然后配置python的调试环境，就会出现launch.json和setting.json两个文件了。这两个文件的配置如下：launch.js...

面试贴之算法岗---深度学习做个总结记录吧，有些问题还是不错的。1：平时用什么损失函数比较多点？怎么理解熵的概念？2：谈谈极大似然估计？3：标准差，方差，期望？4：maxpooling求导？5：常用的框架？6：模型评价指标？7：未来几年的技术发展？8：有没有考虑过图像处理技术除了现阶段的应用还有哪些应用领域？9：说一下你最熟悉的深度学习算法？10：有哪些调参的方法？你的经验？11：常用的激活函数有