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 ...
原文：吴恩达《深度学习》第四门课（1）卷积神经网络
. 计算机视觉 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： 图像的特征量非常之大，比如一个 通道的 的照片，其特征为 达到 万，如果第一个隐藏层有 个单元那么W 有 亿个参数，计算量不仅大，而且由于图像样本相对于特征实在是太少，导致很容易过拟合，所以需要其他的方式来连接，即卷积。 . 边缘检测示例 卷积运算是输入图像与过滤器 也叫核 进行的运算，得到输 ...
2018-07-15 22:03 4 1624 推荐指数：
相关推荐
吴恩达《深度学习》第一门课（2）神经网络的编程基础
2.1二分类 （1）以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛，输出y为1时认为是猫，为0时认为不是猫： y输出是一个数，x输入是64*64*3=12288的向量。 （2）以下是一些 ...
吴恩达《深度学习》第四门课（4）特殊应用：人脸识别和神经风格迁移
4.1什么是人脸识别 （1）人脸验证（face verification）:1对1，输入一个照片或者名字或者ID，然后判断这个人是否是本人。 （2）人脸识别（face recognition）:1对多，判断这个人是否是系统中的某一个人。 4.2One-shot学习 （1）比如一个公司的员工 ...
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 ...
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 ...