论文地址:(V3)https://arxiv.org/abs/1512.00567 本文所包含代码GitHub地址:https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣,不仅仅满足将深度学习模型当黑盒模型使用的,想了解为何机器学习可以训练拟合最佳模型,可以看我过往的博客,使用数学知识推导了机器学习中比较经典的案例,并且使用了py
深度学习模型需要足够的数据支撑才能进行更好地训练,但实际生活中,作为开发者往往无法获取大量的数据,而专业的数据采集和标注公司提供的数据服务也并不便宜,因此,解决此问题有一个较为不错的初级方案,那就是利用图像处理方法,进行数据扩充。 我个人在学习和整理过程中,对目前数据扩充守法,无非是两类,一种常规手法,另一种为高级手法; 常规手法包含:变换,旋转,剪裁,缩放,锐化,噪声,卷积处理等,特点是利用
论文名称:Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01186 简介:这篇论文主要描述了一种调整深度学习中的学习速率的策略,并提出了CLR(看论文标题)方法来动态的调整学习速率,介绍如何找到动态学习速率的上下界,加速网络模型的训练和收敛; 论文精华 关键信息提取
论文地址:http://120.52.51.18/papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 本文所包含代码GitHub地址:https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣,不仅仅
论文地址:(V2)https://arxiv.org/abs/1502.03167v2 本文所包含代码GitHub地址:https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣,不仅仅满足将深度学习模型当黑盒模型使用的,想了解为何机器学习可以训练拟合最佳模型,可以看我过往的博客,使用数学知识推导了机器学习中比较经典的案例,并且使用了
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 本文所包含代码GitHub地址:https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣,不仅仅满足将深度学习模型当黑盒模型使用的,想了解为何机器学习可以训练拟合最佳模型,可以看我过往的博客,使用数学知识推导了机器学习中比较经典的案例,并且使用了py
论文地址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 本文所包含代码GitHub地址:https://github.com/shankezh/DL_HotNet_Tensorflow 如果对机器学习有兴趣,不仅仅满足将深度学习模型当黑盒模型使用的,想了解为何机器学习可以训练拟合最佳模型,可以看我过往的博客,使用数学知识推导了机器学习中比较经典的案例,并且使用了python撸了一
Gazebo的了解请看我前两篇博客: 【ROS学习笔记】二、Gazebo的使用上 【ROS学习笔记】三、Gazebo的使用下 系统环境介绍: 操作系统:Ubuntu 14.04 LTS ROS版本:Indigo 1、介绍一下Fetch机器人相关 官网:http://fetchrobotics.com/ FetchRobotic的团队成员,很多事来自于WillowGarage,Willow
继续补充Gazebo的使用,在这之前说明下我的环境。 操作系统:Ubuntu14.04lts ROS系统版本:Indigo 看这篇文章前,建议先看我写的上一篇文章,【ROS学习笔记】二、Gazebo的使用上 好的,我们继续。 我们继续按照教程走。 一、使用ROS命令将新的对象加入到Gazebo模拟器中。 1)首先我们打开终端,roscore核心记得运行起来。 roscore 2)再开一个新的
跳的比较快,别人光介绍基础以及ros的基本操作就写了十几二十篇,我一下就跳到了Gazebo这,可怕有没有。 其实原因很简单,如果你将ros官网的基础篇章练习完了,在最后一篇 where Next?中告诉我们进阶应该做什么,第一步就讲到使用模拟器Gazebo,所以如果基础内容大家实在是看不懂英文,你们可以看看csdn很多博主翻译过来的基础篇,写的都很不错,我就不做无用功了,写博客也挺花时间的。就像第
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