吴恩达-卷积神经网络
一个小区域的均值 ，全连接层：类似于普通的神经网络，将最后的比如120*1的列向量全连接映射到80*1 ...
原文：吴恩达【深度学习工程师】 04.卷积神经网络 第三周目标检测 （2）YOLO算法
该笔记介绍的是 卷积神经网络 系列第三周：目标检测 YOLO算法 主要内容有： .YOLO算法思想 .交并比 .非最大抑制 .Anchor Box .YOLO算法例子 YOLO算法思想 基本的滑动窗口对象检测算法并不能精准描绘边框，所以我们要学习一个能够得到准确边框的算法YOLO You Only Look Ones 算法。 算法思想：在图片上放置n n的网格，并将图像分类和定位算法运用到每个网格 ...
2018-05-01 14:35 0 3036 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络-吴恩达深度学习课程第四课
时间：2021/02/16 一.卷积神经网络 1.1 计算机视觉 卷积神经网络一般应用于计算机视觉领域，由于有的时候图片的像素点很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。 1.2 边缘检测示例 如下图所示，原图是一个6*6*1的矩阵，卷积核是一个 ...
吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（下）
作者：szx_spark 1. 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介绍了上述三个在计算机视觉中的经典网络。网络深度逐渐增加，训练的参数数量也骤增。AlexNet大约6000万参数，VGG大约上亿参数。 从中我们可以学习 ...
吴恩达《深度学习》第四门课（1）卷积神经网络
1.1计算机视觉 （1）计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等，下图展示了风格迁移案例： （2）图像的特征量非常之大，比如一个3通道的1000*1000的照片，其特征为3*1000*1000达到300万，如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数，计算 ...
吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）
作者：szx_spark 1. Padding 在卷积操作中，过滤器（又称核）的大小通常为奇数，如3x3，5x5。这样的好处有两点： 在特征图（二维卷积）中就会存在一个中心像素点。有一个中心像素点会十分方便，便于指出过滤器的位置。 在没有padding的情况下，经过卷积操作 ...
吴恩达老师深度学习课程Course4卷积神经网络-第一周课后作业
本文参考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.神经网络的底层搭建 本次作业要求我们要实现一个拥有卷积层（CONV）和池化层（POOL）的网络，它包含了前向和反向传播。首先我们确定一下此次项目要实现 ...
吴恩达老师深度学习课程Course4卷积神经网络-第二周课后作业
网络。下面开始第一项任务。 1 Keras入门 - 笑脸识别 Keras框架是一个高级的神经网络的框 ...
吴恩达的神经网络与深度学习课后作业（第一课第二周的作业）神经网络基础
此内容主要针对于吴恩达的神经网络与深度学习课后作业（第一课第二周的作业）进行学习，记录。 参考连接https://github.com/andersy005/deep-learning-specialization-coursera 说明 实现功能：这段代码主要实现的功能是判断一张图片是否 ...