本文是基于吴恩达老师的《深度学习》第四课第一周习题所做,如果本文在某些知识点上描述得不够透彻的可以参见相关章节的具体讲解,同时极力推荐各位有志从事计算机视觉的朋友观看一下吴恩达老师的《深度学习》课程。1.卷积神经网络构成总的来说,卷积神经网络与神经网络的区别是增加了若干个卷积层,而卷积层又可细分 ...
去年研一的时候想做kaggle上的一道题目:猫狗分类,但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识,现在把这篇文章的内容补上去。 部分代码参考网上的,我改变了卷积神经网络的网络结构,其实主要部分我加了一层 X 的卷积层,至于作用,我会在后文详细介绍 题目地址:猫狗大战 同时数据集也可以在上面下载到。 既然是手把手,那么就要从前期的导入数据开始: 导入数据 import sys, io sys.stdo ...
2017-10-16 16:40 0 1099 推荐指数:
本文是基于吴恩达老师的《深度学习》第四课第一周习题所做,如果本文在某些知识点上描述得不够透彻的可以参见相关章节的具体讲解,同时极力推荐各位有志从事计算机视觉的朋友观看一下吴恩达老师的《深度学习》课程。1.卷积神经网络构成总的来说,卷积神经网络与神经网络的区别是增加了若干个卷积层,而卷积层又可细分 ...
2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当 ...
手把手教你理解和实现生成式对抗神经网络(GAN) 一、总结 一句话总结: GAN的全称是 Generative Adversarial Networks,中文名称是生成对抗网络。原始的GAN是一种无监督学习方法,巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。 1、gan的目标函数 ...
首先看一下运行效果: 下面是项目整体目录: 0.实现神经网络总览 神经网络由层、神经元、权重、激活函数和偏置组成。每层都有一个或者多个神经元,每一个神经元都和神经输入/输出连接,这些连接就是权重。 需要重点强调一下,一个神经网络可能有很多隐含层,也可能一个没有,因为每层的神经元数目 ...
卷积神经网络 图像识别问题和数据集 > 计算机视觉中有哪些问题?典型问题:经典数据集。 在 2012 年的 ILSVRC 比赛中 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 使用深度卷积神经网络模型 AlexNet 以显著的优势赢得了比赛,top-5 的错误率降低 ...
手把手使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层,包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前,先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层 ...
Neural networks Visualizing the data 数据集来自 https://www.kaggle.com/gpreda/chinese-mnist 在这一部分,首先需要加载数据并随机输出几个图像。 加载的数据有 \(15000\) 个训练样本 ...
欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用 ...