自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类，比如一组新闻文本，通过分类模型，将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化，前一篇博客讲了一些，本文可以说是前文的实践版本。本...

前段时间一直忙于用深度学习做医学图像分割，采用的方法是FCN，也就是全卷积神经网络。全卷积神经网络是基于卷积神经网络的改进，使得输入和输出的尺寸一致，并且对每个像素点进行分类，达到图像分割的目的。下图是全卷积神经...

卷积神经网络特别适合处理像图片、视频、音频、语言文字等，这些与相互位置有一定关系的数据。

1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络，并将之命名为“感知器”(Perceptron)。 感知器有两个层次：输入层和输出层。 输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。 输出层里的“输出单元”则...

用卷积神经网络分类（全卷积网络FCN），与普通CNN网络不通的是，FCN的分类层是卷积层，普通网络为全连接层。方法介绍如下： 最近的语义分割架构一般都用卷积神经网络（CNN）为每个像素分配一个初始类别标签。卷积层可以有效地捕捉图...

激活函数实现去线性化。神经元的结构的输出为所有输入的加权和，这导致神经网络是一个线性模型。如果将每一个神经元（也就是神经网络的节点）的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，这个非线性...

卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)...

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架，利用TensorFlow，你可以很快的构建深度学习模型，目前在工业界应用非常广泛，截止到目前最新版本是tf.1.11。...

我们介绍了人工神经网络，以及它的训练和使用。我们用它来识别了手写数字，然而，这种结构的网络对于图像识别任务来说并不是很合适。本文将要介绍一种更适合图像、语音识别任务的神经网络结构——卷积神经网络(Convolution...

视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。...