dlcv_for_beginners
1.0.0
이 문제에서 제기 된 다양한 질문에 감사드립니다. 너무 오랫동안 업데이트되지 않았기 때문에 원래 봄 축제 전에 업데이트에 집중할 계획 이었지만 읽은 후 시작할 수 없다고 생각했습니다. 또한, 나는 책 회사의 편집자와 제 2 판이나 재 인쇄 된 버전을 발표해서는 안된다고 논의 했으므로 포기하기로 결정했습니다.
내가 찾은 오류 중 하나는 고유 값에 관한 것입니다. SVD는 역 확정 행렬에 사용되지 않고 비대칭 행렬에는 사용됩니다. 자세한 내용은 업데이트 된 Zhihu 답변을 참조하십시오 : https://www.zhihu.com/question/20507061/answer/120540926 다른 부분의 오류는 이미 errata.pdf에 있거나 문제에 대한 모든 사람들의 토론이 기본적으로 정확합니다.
이 repo는 다시 업데이트 될 것으로 예상되지 않습니다 (솔직히 말하면이 책의 후반부는 구식입니다). 질문이 있으시면 나에게 개인 메시지를 보내주세요 : Yeyun11
여러분 모두 행복한 중국 설날, 새해 전야 2020을 기원합니다.
원래 "딥 러닝 및 컴퓨터 비전 : 예제 소개"라는 이름의 참고 : 이 책은 소개로 자리 잡고 있습니다 .
코드를 보려면 여기를 클릭하십시오. 모든 컬러 차트 전자 버전을 다운로드하려면 5 장, 5 장, 5 장, 6 장의 온라인 버전을 참조하십시오.
내가 이해할 수없는 몇 가지 이유로, 영어로 된 영어 책은 출판사가 강제로 번역해야했습니다. 마지막으로 : 1) 일부 영어는 중국어로 다양한 정도로 번역되었으며 2) 대부분의 영어 문서를 설명하는 문서 목록은 책에 포함될 수 없었습니다. 인용 목록이 여기에 있습니다.
내용의 오류를 위해 여기에 오십시오. 오류가 여기 있습니다.
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5 장 : Numpy 및 Matplotlib 시각화의 예 6 장 : 객체 감지 주석 위젯 및 로컬 데이터 향상 위젯 7 장 : Caffe 및 MXnet에 기반한 2 차원 평면 분류.
8 장 : Caffe 및 MXnet을 기반으로 한 MNIST 분류
제 9 장 : 카페 회귀 및 컨볼 루션 커널 시각화를 기반으로 한 이미지 혼돈 학위 10 장 : 음식 분류 모델, 혼동 매트릭스, ROC 곡선 드로잉 및 모델 카테고리 응답 그래프 시각화의 전송 학습
12 장 : MNIST를 사용하여 Caffe를 기반으로 시암 네트워크, T-SNE 시각화를 훈련
이 책에는 기타는 포함되지 않습니다 : 적대 샘플 제조 (카페), 2 차원 간 GAN 및 훈련 프로세스 시각화 (Pytorch), 포르노 이미지의 자동 모자이크 (카페), 모델 퓨전 (카페), 이미지 세그먼트 (Pytorch)
모델 가지 치기 (Pytorch)
