《Deep learning practice》learning notes

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学习笔记:

  • 【公开课】旷视x北大《深度学习实践》(28课时全)

  • R Talk | 旷视科技目标检测概述:Beyond RetinaNet and Mask R-CNN


文章目录

  • Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep Learning(孙剑)
  • Lecture 2: Math in DL(Zhimin Cao)
  • Neural Network Basics & Architecture Design(张祥雨)


Lecture 1: Introduction to Computer Vision and Deep Learning(孙剑)

RIP

• What is Computer Vision
• A few milestones in Computer Vision
• Deep learning for Computer Vision
• Applications

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如果瞎了,对应区域的大脑皮层负责了其他功能(通用性)

手工特征的 pipeline
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只有部分流程涉及到 learned,其他需要 hand-craft

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SDK+Cloud 双重活检

Lecture 2: Math in DL(Zhimin Cao)

  • Linear Algebra
  • Probability
  • Optimization
  • Machine Learning Basics

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交叉熵不等于 KL 散度,差了一个已知量(标签的熵),计算 loss 的时候应该是 KL 散度,省略为了 cross entropy

Wasserstein距离

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Neural Network Basics & Architecture Design(张祥雨)

SVM,线性+非线性

2D 卷积,因为只在 h 和 w 方向上移动

https://www.bilibili.com/video/BV1E7411t7ay?p=6&spm_id_from=pageDriver&vd_source=a2337ee1e48dbaccac1746d36aed6c99

。。。未完待续

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