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    Sigmoid函數(shù)的求導(dǎo)證明

    前文提到了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Sigmoid函數(shù)镐确,實際上在反向傳播中還會用到Sigmoid的導(dǎo)數(shù),形式很簡單: s(x)*(1-s(x))再悼,但是我想把這個過程自己推導(dǎo)一次尔当,順便復(fù)習一...

  • 人臉相關(guān)數(shù)據(jù)集

    參考地址:https://github.com/polarisZhao/awesome-face 2D face recognition video face recogni...

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    爬百度圖片

    requests + re 爬百度圖片 一蜈缤、爬取百度圖片一頁 二踩窖、爬取更多圖片 通過上面的方法我們可以成功爬取百度的一頁圖片翘县。但是要獲取更多圖片呢诺擅?可以用 selenium ...

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    如何理解K-L散度(相對熵)

    Kullback-Leibler Divergence市袖,即K-L散度,是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式烁涌,又叫相對熵凌盯。在概率學(xué)和統(tǒng)計學(xué)上,我們經(jīng)常會使用一種更簡單的烹玉、...

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    caffe實現(xiàn)多標簽分類模型

    常規(guī)的基于CNN的圖像分類網(wǎng)絡(luò)如Lenet驰怎、Alexnet、VGGnet等都是單分類模型二打,本文記錄在ubuntu16.04下如何對傳統(tǒng)的單分類模型進行調(diào)整县忌,實現(xiàn)多標簽分類的效...

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    通道洗牌、變形卷積核继效、可分離卷積症杏?盤點卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中十大令人拍案叫絕的操作。

    CNN從2012年的AlexNet發(fā)展至今瑞信,科學(xué)家們發(fā)明出各種各樣的CNN模型厉颤,一個比一個深,一個比一個準確凡简,一個比一個輕量逼友。我下面會對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點...

  • GoogLeNet的心路歷程(一)

    這一段時間擼了幾篇論文帜乞,當我擼到GoogLeNet系列論文的時候,真是腦洞大開筐眷!GoogLeNet絕對可以稱為已公開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度之王黎烈!每當我看到它那錯綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)圖時,心...

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    GoogLeNet的心路歷程(二)

    本文介紹關(guān)于GoogLeNet第一篇正式論文资溃,習慣稱為inception v1,如下: [v1] Going Deeper with Convolutions烈炭,top5 er...

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    為什么在大城市很容易單身露久?

    1. 英國動物學(xué)家德斯蒙德·莫里斯在《人類動物園》一書中說:人類具有天生的部落性更米,不適合住在現(xiàn)代都市。 “城市不是水泥森林毫痕,它是一個人類動物園征峦。”他說消请。那么栏笆,當動物園里動物的...

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