深度学习算法中的镜像反转网络（Mirrored Inversion Networks）介绍镜像反转网络（Mirrored Inversion Networks）是一种在深度学习算法中被广泛应用的技术。...原理镜像反转网络的原理很简单，它通过将原始数据集中的图像进行水平翻转（镜像反转），从而生成新的训练数据。这种数据增强的技术可以提供额外的样本，使得模型能够更好地学习到数据集中的不变性和变化性。...horizontal_flip=True)# 加载训练数据集train_data = np.load('train_data.npy')train_labels = np.load('train_labels.npy')# 创建深度学习模型...此外，示例代码中使用的是Keras库，您可以根据自己的需求选择其他深度学习库。应用场景镜像反转网络在深度学习算法中有广泛的应用场景。...结论镜像反转网络是一种在深度学习算法中常用的数据增强技术，通过镜像反转输入数据来增加数据集的多样性。
步骤2:获得Deepo镜像。 你可以直接从Docker Hub下载镜像，或者自己构建镜像。...选项1:从Docker Hub获得镜像(建议) docker pull ufoym/deepo 选项2:在本地构建Docker镜像 git clone https://github.com/ufoym/
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。...深度学习的概念源于人工神经网络的研究。...深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从少数样本集中学习数据集本质特征的能力。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。...深度学习正是希望通过模拟人脑多层次的分析方式来提高学习的准确性。...深度学习的动机 学习基于深度架构的学习算法的主要动机是： ①不充分的深度是有害的； 在许多情形中深度2就足够(比如logicalgates, formal[threshold] neurons
一般情况下我们会通过已有镜像（父镜像）生成新的镜像，这个时候我们就需要使用到 FROM 命令。父镜像直接影响了生成新景象的大小和功能。我们可以把基础镜像或者普通镜像作为父镜像。...所谓的额基础镜像就是由 Docker 官方或者其他官方制作的镜像，它的 Dockerfile 中不存在 FROM 指令，如果是基于 scratch 镜像的基础镜像虽然存在 FROM 指令，但是它在整个镜像树中位于最底层...普通镜像是指第三方在基础镜像的基础上制作的镜像。...下面通过代码看一下该怎么通过父镜像生成镜像 FROM scratch ADD app / CMD ["/app"] 结语 低调做人，不与小人为伍
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一个，Dokcer运行容器钱需要本地存在对应的镜像，如果不存在对应的镜像，Doker 会先从默认的镜像仓库下载（如果用户不希望Docker从默认的镜像仓库下载镜像的话...这篇文章将讲解镜像的拉取、查看镜像信息、搜索镜像、删除镜像和镜像的导入导出。...从上图中可以看出如下信息： REPOSITORY：镜像来源 TAG：镜像标签，用于标记来自同一个仓库的不同镜像 IMAGE ID：镜像ID，镜像的唯一标识 CREATED：创建时间 SIZE：镜像大小...三、删除/清除镜像 删除镜像 我们删除镜像的时候可以利用 镜像标签 、 镜像ID 来删除镜像。...注1：u16.04 这个镜像是我利用ubuntu:16.04 这个镜像通过添加镜像标签创建的 注2：当使用镜像ID删除镜像时，会先删除所有指向该镜像的标签，然后再删除该镜像文件本身 注3：如果存在通过该镜像创建的容器时
利用 Docker 的镜像管理功能，我们可以很方便的通过网络传输和分享镜像，并保障镜像内容的一致性。所以，了解 Docker 的镜像管理方法可以算是掌握 Docker 的第一步。...0x01 镜像仓库 在之前的小节里，我们已经提到过 Docker 里集中存放镜像的一个概念，也就是镜像仓库。...当然，存储镜像并不是镜像仓库最值得炫耀的功能，其最大的作用是实现了 Docker 镜像的分发。...下载进度会分为几行，其实每一行代表的就是一个镜像层。Docker 首先会拉取镜像所基于的所有镜像层，之后再单独拉取每一个镜像层并组合成这个镜像。...0x05 管理镜像 对镜像的管理要比搜索和获取镜像更常用，所以了解镜像管理相关的操作以及知识是非常有必要的。
MyEncyclopedia 公众号主浙大本硕毕业后在BAT做资深工程开发，精通Java，算法和大数据开发，本可以靠着工程能力成为P9，但出于对AI的强烈兴趣，在业余时间，自学多年，从理论到实践，并最终转行到知名公司任资深机器学习岗...MyEncyclopedia 公众号提炼自己在AI多个领域的学习心得体会：深度学习，强化学习，统计机器学习，算法与工程实现。同时，用上述多个视角来全面看待问题，坚持从第一性原理出发理解推导。...目前，MyEncyclopedia 系列文章包括 深度学习论文解析 深度强化学习实践和理论 基础统计和统计机器学习 多维度思考算法题 动手学 Sutton 强化学习教程 将来，会逐渐完善已有系列并涉及...GNN，NLP，CV，KG，RL 方向的前沿论文和动手实践，并致力于寻求联系 深入数学理论，进一步用动画来可视化，建立直觉的联系 创意编程，用深度学习，强化学习实践cool idea 如果你也想更广更深的学习深度学习和算法的话
有很多人想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来完成一些智能化应用，吴恩达老师的《深度学习专业课程》是一个非常好的资源和学习起点。 [AI是新的生产力] AI是新的生产力。...显然，AI的各个分支中，发展的最为迅速的就是深度学习。因此现在，深度学习是在科技世界中广受欢迎的一种技术。...推荐文章 深度学习教程 | 深度学习概论 深度学习教程 | 神经网络基础 深度学习教程 | 浅层神经网络 深度学习教程 | 深层神经网络 深度学习教程 | 深度学习的实用层面 深度学习教程 | 神经网络优化算法...深度学习教程 | 网络优化：超参数调优、正则化、批归一化和程序框架 深度学习教程 | AI应用实践策略（上） 深度学习教程 | AI应用实践策略（下） 深度学习教程 | 卷积神经网络解读 深度学习教程...| 经典CNN网络实例详解 深度学习教程 | CNN应用：目标检测 深度学习教程 | CNN应用：人脸识别和神经风格转换 深度学习教程 | 序列模型与RNN网络 深度学习教程 | 自然语言处理与词嵌入
深度学习实战 前面总结了吴恩达的深度学习课程笔记，博主把后续的深度学习课程笔记总结记录到个人博客里面，以供学习和交流使用。今天总结的是深度学习的超参数调试、正则化和梯度检验。...改善神经网络 依次通过数据集、偏差方差、正则化、梯度爆炸和消失来掌握深度学习的基础理论。...高偏差(训练数据集)->选择一个新的网络模型(含有更多的深度学习层数和隐藏节点数的模型)->重复迭代训练直到偏差降下来为止即模型拟合数据(偏差降到可接受的范围)->检查方差是不是过高(验证数据集)->如果方差过高...，深度学习网络是如何来实现L2正则化的呢？...深度学习算法采用BP进行逐步迭代求解参数w和b，那么我们加入正则化后如何进行处理呢？
注：本文内容摘自书籍> 深度学习的优势 深度学习从数据中进行学习时有两个基本特征: 第一,通过渐进的、逐层的方式形成越来越复杂的表示; 第二,对中间这些渐进的表示共同进行学习...总之,这两个特征使得深度学习比先前的机器学习方法更加成功。 梯度提升机,用于浅层学习问题;深度学习,用于感知问题。...为什么是深度学习,为什么是现在 深度学习用于计算机视觉的两个关键思想,即卷积神经网络和反向传播,在 1989 年就已经为人们所知。...此外,深度学习行业已经开始超越 GPU,开始投资于日益专业化的高效芯片来进行深度学习。...参考 书籍>
什么是深度学习（Deep Learning） 人工智能、机器学习与深度学习 人工智能诞生于 20 世纪 50 年代,当时计算机科学这一新兴领域的少数先驱开始提出疑问:计算机是否能够“思考” 我们今天仍在探索这一问题的答案...因此,人工智能是一个综合性的领域,不仅包括机器学习与深度学习,还包括更多不涉及学习的方法。...深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。...“深度学习”中的“深度”指的并不是利用这种方法所获取的更深层次的理解,而是指一系列连续的表示层。 数据模型中包含多少层,这被称为模型的深度(depth)。...参考 > 神经网络 深度学习入门：一句话告诉你什么是神经网络（CNN,RNN,DNN）
创建镜像主要有三种方式： 基于已有的镜像的容器创建； 基于本地模板导入； 基于Dockerfile 创建。...： docker commit -m "新镜像" -a "Docker Newbee" 13c9 new:1 创建成功后，将返回新镜像的ID 一、基于本地模板导入 该方法需要用到 import 命令，语法如下...模板下载地址为：http://openvz.org/download/templates/precreated 二、基于Dockerfile 创建 Dockerfile是一个文本文件，利用给定的指令描述基于某个镜像创建新镜像的过程...例如我们创建一个基于 nginx 的新镜像 FROM nginx RUN echo 'Hello, Docker!...命令来创建镜像： docker build -t nginx:v3
原文在此 获取镜像 之前提到过，Docker Hub 上有大量的高质量的镜像可以用，这里我们就说一下怎么获取这些镜像并运行。...虚悬镜像 上面的镜像列表中，还可以看到一个特殊的镜像，这个镜像既没有仓库名，也没有标签，均为 。...由于新旧镜像同名，旧镜像名称被取消，从而出现仓库名、标签均为 的镜像。...$ docker images -a 这样会看到很多无标签的镜像，与之前的虚悬镜像不同，这些无标签的镜像很多都是中间层镜像，是其它镜像所依赖的镜像。...这会让镜像更加臃肿。 docker commit 命令除了学习之外，还有一些特殊的应用场合，比如被入侵后保存现场等。
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。...深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器学习算法，可能会让机器学习算法变成过去时，因为深度学习算法还远远不是饱和状态。...新智元整理了业内人士关于 2016 年的深度学习技术展望，以及 2015 年深度学习最流行的 10 大框架。...我们会看到深度学习在非监督学习和增强学习方面的突出表现。 Eli David：Deep Instinct CTO 在过去两年，我们看到了深度学习在各个领域获得很大突破。...MXNetJS 允许你在各种计算图像中，运行最新水平的深度学习预测，并给客户端带来深度学习的乐趣。
深度学习（Deep Learning）属于非常前沿的学科，没有现成的的综合型教材，主要是通过阅读大量论文和代码练习来学习。...代码方面推荐使用python为基础的theano框架，因为它比较偏底层，可以从细节掌握如何构建一个深度学习模块，而且方便结合python在数据领域的其它积累，例如numpy。...5、自然语言处理中的深度学习： http://cs224d.stanford.edu/ 本教程则偏重于深度学习在自然语言处理领域的运用，词向量等方面知识由此深入。...9、机器学习教程 https://www.cs.ox.ac.uk/people/nando.defreitas/machinelearning/ 牛津大学的机器学习课程，讲到了大量深度学习和强化学习的内容...11、去kaggle实战玩玩吧 http://www.kaggle.com/ 来源：深度学习实验室
Tensorflow 由 Python API 编写，通过 C/C++引擎 加速； 使用 数据流图 生成 深度学习 中 最常见的 基本单元 。...指定的默认graph 中进行操作) Session (会去遍历那些具有依赖关系的op) Operation (节点) ---- [1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
一、人工智能、机器学习、深度学习的关系 通过一张图像来解释人工智能、机器学习。深度学习三者关系。...，但在手动特征提取过程中工程庞大，逻辑复杂非常耗时，依恋经验； （3）深度学习是一种高效的机器学习算法，将特征提取与算法融合到一起让机器学习进行分辨。...三者关系如下图所示： 如上图所示 ，深度学习和机器学习的区别在于特征提取和算法的过程，机器学习依靠人工提取，提取过程与算法是分开的；而深度学习特征提取与算法是在一起的，深度学习是机器学习领域的一个新的方向...那么我们来定义一下深度学习： 深度：多层的人工神经网络结构，可以只有一层，也可以有很多层 学习：通过大量的数据进行学习，正向传播到最终到达输出层，通过误差的反向传播进行模型网络的不断修正。...二、 深度学习入门 2.1 生物神经网络 生物神经网络（Biological Neural Networks）一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
前言 在本地自己制作用过镜像后，上传到镜像仓库，这样方便在不同的机器上快速搭建同一套环境。...如果公开的话，别人也可以用你的镜像快速搭建环境，类似于 GitHub 本地代码上传到代码仓库，再从仓库拉取代码到本地。 新建镜像仓库 ?...本地镜像 本地镜像制作参考前面这篇https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/11397597.html docker build -t yoyo_pytest:v1 ....tag标签，相当于重新复制镜像并重命名为docker账户名/仓库名称 docker tag 本地镜像:tag docker账号/docker仓库:tag [root@VM_0_2_centos docker-run...pull 拉取镜像 拉取镜像使用docker pull 你自己的镜像名称 docker pull yoyo**/yoyo-pytest
深度学习三剑客的坚持： LeCun:“这种算法很有价值，不知为什么要放弃它。” Hinton: “智能产生于人脑，所以从长远来说，人工智能应该像大脑系统一样工作。”...2006年是深度学习的起始年，Hinton在SCIENCE上发文，提出一种叫做自动编码机（Auto-encoder）的方法，部分解决了神经网络参数初始化的问题。...第一层卷积要学习的参数个数有5*5*3*6=75*6=450个，即6个卷积核。...深度学习已变成数据和运算能力的比拼，训练样本个数、GPU。...Transfer Learning迁移学习 把一个Domain的经验迁移到另一个Domain上去。
对于狼而言，在不同的环境下或者不同的姿势拍的图片具有明显区别，但是如果狼和狗都在同一个环境下得到的图片，有可能十分的相似，采用浅层分类有可能具有很大的误差，因此，如何选取特征是一个重点），这个时候需要采用深度学习...深度学习、人工智能和机器学习的概念 http://www.cnbruce.com/blog/showlog.asp?cat_id=37&log_id=1422
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