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深度学习

目标检测(2):LeNet-5 的 PyTorch 复现(MNIST 手写数据集篇)

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红色石头 发布于 2021-12-17

大家好,我是红色石头! 在上一篇文章: 这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了! 详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分。今天我们将使用 Pytorch 来实现 LeNet-5 模型,并用它来解决 MNIST数据集的识别。 正文开始! 一、使用 LeNet-...

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机器学习

撒花!我建立了专属 GPU 云服务器租用平台!便宜、好用、速来!

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红色石头 发布于 2021-12-08

学习深度学习,永远绕不开 GPU,跑模型。就算力来说,最合适的还是在一些适合跑深度学习的服务器上训练模型。我也用过不少深度学习服务器。但经常遇到3个主要问题: 一是算力不够; 二是价格较贵; 三是搭建深度学习环境麻烦。 相对来说,GPU 云服务器还是相对比较贵的。最近我发现恒源云...

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深度学习

目标检测(1):初识 LeNet-5

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红色石头 发布于 2021-12-07

大家好,我是红色石头! 说起深度学习目标检测算法,就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出自论文《Gradient-Based Learning Applied to Docume...

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机器学习

我 · 出 · 书 · 了!

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红色石头 发布于 2021-10-12

跟大家说个事,也算是憋了很久,之前花了近一年时间撰写的 AI 书籍《深度学习入门:基于PyTorch和TensorFlow的理论与实现》终于正式出版了! 一睹真容: 这里跟大家唠一下,之前很多出版社的编辑找过我,想让我写一本关于机器学习或深度学习的入门教程。一开始我是拒绝的,大家...

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深度学习

详解 BackPropagation 反向传播算法!

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红色石头 发布于 2021-09-22

首先介绍一下链式法则 假如我们要求z对x1的偏导数,那么势必得先求z对t1的偏导数,这就是链式法则,一环扣一环 BackPropagation(BP)正是基于链式法则的,接下来用简单的前向传播网络为例来解释。里面有线的神经元代表的sigmoid函数,y_1代表的是经过模型预测出来...

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机器学习

机器学习基础篇:支持向量机(SVM)理论与实践

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红色石头 发布于 2021-08-20

什么是支持向量机(SVM)? 支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法,用于解决分类或回归问题。它更适合分类,但有时对回归也非常有用。 SVM算法的本质是在不同的数据类型之间找到一个超平面来创建边界。在二维空间中,这个超平面是一条直线。 在 SVM算法中,我们在 ...

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深度学习

深入探讨!Batch 大小对训练的影响

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红色石头 发布于 2021-08-12

一、概要: 批训练(mini-batch)的训练方法几乎每一个深度学习的任务都在用,但是关于批训练的一些问题却仍然保留,本文通过对MNIST数据集的演示,详细讨论了batch_size对训练的影响,结果均通过colab(https://colab.research.google....

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