深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述

02-12 16:03

#0

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。全书分为18个章节，50余万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。未完待续............ 如有意合作，联系scutjy2015@163.com 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

cycleGAN数据增广.png

f-divergence.png

lsgan loss compare.png

lsgan决策面示意图.png

mode_dropping.png

model_collpsing.png

pix2pixHD_Loss.png

pix2pixHD网络结构.png

pix2pix_Loss.png

pix2pix模型示意图.png

pix2pix结果示例.png

pix2pix语义地图L1loss结果.png

seqGAN模型.png

starGAN加入mask示意图.png

starGAN模型结构.png

two_trans_diff_dis_wgan.png

two_trans_wgan.jpeg

语义编辑.png

img1个子项

ch8123个子项

Mask R-CNN-01.png

Mask R-CNN-02.png

Mask R-CNN-03.png

Mask R-CNN-04.png

RetinaNet-01.png

RetinaNet-02.png

RetinaNet-03.png

RetinaNet-04.png

RetinaNet-05.png

RetinaNet-06.png

RetinaNet-07.png

RetinaNet-08.png

RetinaNet-09.png

RetinaNet-10.png

RetinaNet-11.png

RetinaNet-12.png

RetinaNet-13.png

RetinaNet-14.png

snip_20181118170528.png

第八章_目标检测.md

img1个子项

ch956个子项

Cityscapes-01.png

Instance-01.png

figure_9.1.10_1.png

figure_9.1.10_2.png

figure_9.1.10_3.png

figure_9.1.10_4.png

figure_9.1.10_5.png

figure_9.1.10_6.png

figure_9.1.1_1.jpg

figure_9.1.1_2.jpg

figure_9.1.2_1.jpg

figure_9.1.3_1.jpg

figure_9.1.7_1.png

figure_9.1.7_2.png

figure_9.1.7_3.png

figure_9.1.7_4.jpg

figure_9.1.8_1.png

figure_9.1.8_2.png

figure_9.1.9_1.png

figure_9.2_1.png

figure_9.3_1.jpg

figure_9.3_2.jpg

figure_9.3_3.png

figure_9.3_4.jpg

figure_9.4_1.png

figure_9.4_2.png

figure_9.6_1.png

figure_9.6_2.png

figure_9.6_3.png

figure_9.6_4.png

figure_9.6_5.png

figure_9.6_6.png

figure_9.6_7.png

figure_9.8_1.png

figure_9.8_2.png

figure_9.8_3.png

figure_9.8_4.png

figure_9.9_1.png

figure_9.9_2.png

figure_9.9_3.png

figure_9.9_4.png

figure_9.9_5.png

figure_9.9_6.png

figure_9.9_7.png

figure_9.9_8.png

semantic-01.png

第九章_图像分割.md

img1个子项

ch104个子项

第十章_强化学习.md

img1个子项

ch113个子项

1542972502781.png

1542973960796.png

1542974131814.png

media113个子项

00864b9c79b810761fec244e89a0ea08.jpg

02cf7802ec9aabdccf710442cda04ccb.jpg

07e7da7afdea5c38f470b3a06d8137e2.jpg

0854b7278c50c5e2b0bbe61d273721c1.jpg

09cb64cf3f3ceb5d87369e41c29d34bf.jpg

0b5d1ded61af9b38fedb2746a7dda23e.jpg

0f3a57ffdefd178a4db06b52c2d53b58.jpg

103de3658cbb97ad4c24bafe28f9d957.jpg

1542808441403.png

1542812440636.png

1542812748062.png

1542817257337.png

1542817481582.png

1542820738631.png

1542820752570.png

1542820774326.png

1542820797637.png

1542821989163.png

1542822045307.png

1542822087844.png

1542822226596.png

1542822305161.png

1542822355361.png

1542822398717.png

1542822474045.png

1542822558549.png

1542822578502.png

1542822851294.png

1542822971212.png

1542823019007.png

1542823210556.png

1542823438846.png

1542823455820.png

1542823474720.png

1542823505559.png

1542823539428.png

1542823589390.png

1542823632598.png

1542823895008.png

1542824091867.png

1542824195602.png

1542824318155.png

1542824486343.png

1542824497736.png

1542824918145.png

1542825063804.png

1542825205225.png

1542825237816.png

1542825575318.png

1542825908870.png

1542825965528.png

1542826334834.png

1542826461988.png

1542826475517.png

1542826542007.png

1542826743056.png

1542826809443.png

1542826826991.png

1542827203409.png

1542828076050.png

1542828483223.png

1cb62df2f6209e4c20fe5592dcc62918.jpg

1dffeb6986cf18354dafed0e1c08e09f.jpg

20c3e041d5f5fdd3eceec976060c8b89.jpg

2c8363bdbb6739578197ca68d05d362c.jpg

3d0802d34834b3aa3a8290fc194bc5be.jpg

3ea390bee08e90a87c4990322469592e.jpg

40f2c27caa934c2d220d1d43ba0cef51.jpg

42d0f131b458659a0e642a3d0a156b09.jpg

4761dc00b96100769281e7c90011d09b.jpg

4abacd82901988c3e0a98bdb07b2abc6.jpg

4f913ade7e7a16426fd809f6ac0af7b2.jpg

52de242e850347b9f0b7a7ad8dfa84b0.jpg

5dc622ed6ec524048bee9be3da965903.jpg

5de65e5b7d2026c108b653d3ea60ffc2.jpg

602723a1d3ce0f3abe7c591a8e4bb6ec.jpg

631e5aab4e0680c374793804817bfbb6.jpg

65162f4b973a249a4f9788b2af998bdb.jpg

693ac94b61c21e30e846aa9ecfb1883c.jpg

6fe355b691b487cc87f5ba4afd2dda3d.jpg

71fcf4fee7500478ada89e52d72dcda1.jpg

7caec88931b25c3a023021bccab48ae3.jpg

857c3d2e84a6e9d5d31965252bcc9202.jpg

8d017ade0d332c15d1a242a61fd447ec.jpg

8d428fc8967ec734bd394cacfbfba40f.jpg

93f17238115b84db66ab5d56cfddacdd.jpg

966b912ade32d8171f18d2ea79b91b04.jpg

9898eb379bf1d726962b5928cfed69b0.jpg

a1122fb92521b6d3c484d264560473dc.jpg

a2a7e5cc9e4325b6f23d79efec9c51da.jpg

a3db84158d9b6454adff88dbe4fa5d28.jpg

a814da5329927aca7b2a02cefb2e3f44.jpg

aa10d36f758430dd4ff72d2bf6a76a6c.jpg

ab78b954fa6c763bdc99072fb5a1f670.jpg

ad24cbd2e510f912a72a82a2acfe92de.jpg

b1630ca5d004d4b430672c8b8ce7fb90.jpg

b4513fe8c46d8e429d9f5526fd66c57a.jpg

c8e12bd34619cf9e3111be3e728b3aa6.jpg

cf52633ba21fdb92e33853b80eb07ee0.jpg

d8427680025580b726d99b1143bffd94.jpg

dd15dfa395f495d41806595f58f3754d.jpg

e654d14df0b44ee4e8a0e505c654044b.jpg

f0cccba910e0833cb8455d4fe84a7dc8.jpg

f852afecfb647f6b2727c4dcbabb1323.jpg

fa08900e89bfd53cc28345d21bc6aca0.jpg

fa99e7c6f1985ddc380d04d4eb3adf26.jpg

fcbe02803e45f6455a4602b645b472c5.jpg

fed8fcb90eedfa6d3c4b11464c3440cb.jpg

ffdf5ed6d284f09e2f3c8d3e062c9bc2.jpg

第十一章_迁移学习.md

img1个子项

ch123个子项

历年冠军.png

网络结构演进.png

第十二章_网络搭建及训练.md

img1个子项

ch1315个子项

figure_13_15_1.png

figure_13_15_2.png

figure_13_18_1.png

figure_13_19_1.png

figure_13_36_1.png

figure_13_43_1.png

figure_13_43_2.png

figure_13_43_3.png

figure_13_43_4.png

figure_13_43_5.png

figure_13_43_6.png

figure_13_43_7.png

figure_13_43_8.png

figure_13_4_1.png

figure_13_7_1.png

第十三章_优化算法.md

img1个子项

ch1414个子项

NASNet的RNN控制器.png

NAS搜索策略.png

RNN控制器.png

cycle衰减.jpeg

不同学习率.jpg

余弦cycle衰减.jpeg

余弦衰减.jpeg

噪声线性余弦衰减.jpeg

多项式衰减.jpeg

思维导图.png

指数衰减.jpeg

线性余弦衰减.jpeg

逆时衰减.jpeg

第十四章_超参数调整.md

img1个子项

ch1511个子项

cuda_software_arch.png

gpu_memory_arch.png

mat_mul_gpu.png

第十五章_异构运算、GPU及框架选型.md

第十六章_NLP.md

17.8.1 NCNN部署.md

img1个子项

ch1754个子项

framework_design.png

mace-work-flow-zh.png

tflite_artc.JPEG

低秩分解模型压缩加速.jpg

剪枝粒度分类.png

网络蒸馏.png

第十七章_模型压缩、加速及移动端部署.md

img23个子项

第十八章_后端架构选型、离线及实时计算.md

img64个子项

第十八章_后端架构选型及应用场景.md

点赞回复