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    2019-11-21 17:49:53
    阅读量:153
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  • 一、深度学习与机器学习区别(一)特征提取方面 1、机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识 深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,通过将数 据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过大量数据的训练自动得到模型,不需 要人工设计特征提取环节。 2、深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部 分。...
    2019-09-24 20:44:33
    阅读量:59
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  • 概述简介人工智能诞生于1950年代,深度学习是机器学习的一个特定子领域:从数据中学习表示的一种新方法,强调学习越来越有意义的表示的连续层(layers)。深度学习将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络,需要进行大量的计算来构建一个有用的模型。在深度学习中,这些分层的表示(几乎总是)是通过称为神经网(neuralnetworks)的模型来学习的,这些模型的结构是逐层堆叠在一起的文字层...
    2019-06-30 20:54:52
    阅读量:507
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  • 地理学3s技术的迅速发展,使得地理信息系统越来越趋向多元化,在大数据、人工智能物联网等信息技术的冲击下,也使得地理学面临新的发展前景和应用前景。本人最近专门研究深度学习算法就遥感影像分类研究和智能识别,有同行或者新手们可以一起学习,互相交流。安利一个微博:大数据与人工智能CCNU上面有不少你需要的东西。作为深度学习算法入门和关注AI动态。大家可以关注下。...
    2018-03-27 16:35:25
    阅读量:1285
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  • “2017年CSIG图像图形学科前沿讲习班”学习心得 时间:2017-6-2 ~2017-6-4地点:北京市海淀区中关东路95号中国科学院自动化所主题:深度学习+视觉大数据    有幸在团队及团队老师的支持下与高老师一起赶赴北京,参加了这场由中国图像图形学会组织的以“视觉大数据+深度学习”为主题的学科前沿讲习班。讲者都是图像图形和机器学习领域的专家,挂的头衔也太多了这里
    2017-06-07 13:33:29
    阅读量:1570
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  • 1.特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识 深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型,不需要人工特征提取环节。深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部分。因此,减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语...
    2018-09-15 15:54:53
    阅读量:5999
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  • 1.1 深度学习与机器学习的区别1.1.1 特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的,而且需要大量领域专业知识 深度学习通常由多个层组成,它们通常将更简单的模型组合在一起,将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型,不需要人工特征提取环节。深度学习算法试图从数据中学习高级功能,这是深度学习的一个非常独特的部分。因此,减少了为每个问题开发新特征提...
    2018-12-21 09:44:20
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  • 前言在学习深度学习时,需要对数据预处理,笔者之前没有学过python,注释的地方可能有点多,在此分享给大家,希望能够一起进步批量改变文件名称工程文件下有一文件夹名为"Raw_Img",其下有’中国沙皮犬’,‘博美犬’,‘史宾格犬’,'红骨猎浣熊犬’四个文件夹,每一个种类的文件夹里有很多张该品种的图片#coding : utf-8import osimport numpy as npf...
    2019-01-20 19:07:44
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    2019-05-22 16:19:18
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    2019-03-17 19:12:00
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