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文章 2023-02-03 来自：开发者社区

深度学习计算机视觉之YOLO，YOLOv2和YOLOv3算法(超详细解析)

这是YOLO官网提供各种模型的准确性和速度比较。让我们从下面的测试图像开始YOLO检测到的对象：网格单元为了便于讨论，我们裁剪了原始照片。YOLO将输入图像划分为S ×

文章 2022-12-28 来自：开发者社区

【paddle深度学习高层API七日打卡营】大作业解析——三岁无良版本

模型：随便选，模型参数初始化（如：uniform和normal）可以随意调整。模型训练各种超参数（如：epochs、batch_size）可以随意调整。评判标准最终以model.evaluate的精度输出值（格式如下），计算方式是将eval_dataset送入evaluate接口即可，需要在model.prepare中配置评估指标Accuracy，所用数据集不能被用于训练过。{‘loss’: [....

文章 2018-10-25 来自：开发者社区

将强化学习用于深度学习选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析

AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技术文档，我们的解析有不到之处，还请多多更正。罗马不是一天建成的。AutoML 并非一蹴而就，而是 Google 的研究者在过去几年不断思考中产生的理论与实践结合的完美产物。下图是 Google 的 AutoML 探索之路。人工网...

文章 2018-05-09 来自：开发者社区

深度学习之 TensorFlow（三）：TensorFlow 源代码解析

分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。目录结构如下：其中的核心目录是 tensorflow 目录，最重要的源代码保存在这里，目录结构如下： 1.contrib 目录中保存的是将常用的功能封装成的高级 API，但是这个目录并不是官方支持的，很有可能在高级 API 完善后被官方迁移到核心的 TensorFlow 目录中或去掉。 2....

文章 2017-08-24 来自：开发者社区

【深度学习创作】用《权力的游戏》前五部训练RNN生成第六部（原理解析）

《权力的游戏》（英语：Game of Thrones）是一部中世纪史诗奇幻题材的美国电视连续剧。该剧以美国作家乔治·R·R·马丁的奇幻文学《冰与火之歌》系列作为基础改编创作。按照作者计划，《冰与火之歌》系列将有7部，目前出版至第5部。也就是说，从2011年开始，读者对第六部《凛冬的寒风》的等待已经超过了6年。近日，一位名叫Zack Thoutt的工程师在开源社区Github上....

文章 2017-08-01 来自：开发者社区

清华机器学习科学家李建：如何用深度学习来解析时空大数据？

雷锋网AI科技评论按：6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲，雷锋网(公众号：雷锋网)记者也对论坛进行了跟踪报道。本篇内容根据机器学习领域专家李建的论坛分享实录整理而成。李建，清华大学交叉信息研究院助理教授、杉数科技科学家，美国马里兰大学博士、国内机器学习领域最顶尖的前沿科学家之一，国际学术....

文章 2017-08-01 来自：开发者社区

深度学习框架Caffe源码解析

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。 Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其结构图如下图1所示。Solver负责深度网络的训练，每个Solver中包含一个训练网络对象和一个测....

文章 2017-07-12 来自：开发者社区

深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/68901 更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud 过拟合是深度神经网（DNN）中的一个常见问题：模型只学会在训练集上分类，这些年提出的许多过拟合问题的解决方案；其中dropout具有简单性并取得良好的结果： Dropout 上图为Dropout的可视化表示，左边是应用D...