[DeeplearningAI笔记]第三章2.9-2.10端到端学习 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 2.9 什么是端到端学习-What is End-to-end deeplearning 以前有一些数据处理系统或者学习系统,它们需要多个 ...

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 4.6什么是神经网络风格转换neural style transfer 将原图片作为内容图片Content，风格图片Style，生成的图片用Generated ...

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.6多通道卷积 原理 对于一个多通道的卷积操作，可以将卷积核设置为一个立方体，则其从左上角开始向右移动然后向下移动，这里设置Padding模式为VALID，步长为1. 注意 ...

如果你要做一个计算机视觉应用，相比于从头训练权重，或者说从随机初始化权重开始，如果你下载别人已经训练好的网络结构的权重，那么你的进展会相当快。用这个预训练，然后转换到你感兴趣的任务上。 假如说你要建立一个猫的检测器，用来检测你自己的宠物猫，我们这里分类3个类别 ...

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 1.4Padding 一张\(6*6\)大小的图片，使用\(3*3\)的卷积核设定步长为1，经过卷积操作后得到一个\(4*4\)的图像。 特征图大小公式 设定原始图像大小 ...

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 4.11一维和三维卷积 二维和一维卷积 对于2D卷积来说，假设原始图像为\(14*14*3\)的三通道图像，使用32个\(5*5*3\)的卷积核(其中3表示通道 ...

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 参考文献 [残差网络]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015 ...

完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 　　传送门：请点击我 　　如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 　　这里结合网络的资料和DenseNet论文，捋一遍DenseNet，基本代码和图片都是来自网络 ...