欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK、企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作。本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加 ...
CNN,是卷积神经网络的简称,是深度学习的算法之一,目前在图像的分割领域有着广泛的应用。此篇博客类似于学习笔记,将学习到了CNN知识做记录 总结。 首先,先谈一下,CNN学习必须要掌握的部分: 卷积神经网络的表示 线性回归算法 梯度下降法 激活函数 卷积运算 池化层 全连接层 卷积神经网络 目标函数 本系列的第一部分,将展示 部分的具体内容。 一 卷积神经网络的表示 神经网络结构主要包括:输入层 ...
2020-02-01 19:20 1 1840 推荐指数:
欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK、企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作。本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加 ...
Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image re ...
resnet 又叫深度残差网络 图像识别准确率很高,主要作者是国人哦 深度网络的退化问题 深度网络难以训练,梯度消失,梯度爆炸,老生常谈,不多说 resnet 解决了这个问题,并且将网络深度扩展到了最多152层。怎么解决的呢? 残差学习 结构如图 在普通 ...
因为卷积神经网络的经典模型是:Lenet-5实现,只要理解了这个的前向传导过程,基本上就OK了,因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。 输入尺寸:32*32 卷积层:3个 降采样层:2个 全连接层:1个 输出:10个类别(数字0-9的概率) 一、理论阶段 ...
https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6724884.html https://blog.csdn.net/ice_actor/article/details/78648780 一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归 ...
一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数 ...
一、神经网络为什么比传统的分类器好 1.传统的分类器有 LR(逻辑斯特回归) 或者 linear SVM ,多用来做线性分割,假如所有的样本可以看做一个个点,如下图,有蓝色的点和绿色的点,传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。 对于非线性可分的样本,可以加一些kernel核函数 ...
1. 卷积神经网络结构 卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层都是一个变换(映射),常用卷积convention变换和pooling池化变换,每种变换都是对输入数据的一种处理,是输入特征的另一种特征表达;每层由多个二维平面组成,每个平面为各层处理后的特征图(feature map)。 常见结构 ...