原文:李宏毅深度学习笔记-CNN卷积神经网络

图像识别为什么使用CNN 我们知道CNN常常被用在图像处理上,当然也可以用一般的神经网络做图像处理,input一张图像,把图像表示成里面的像素点,也就是一个很长的向量,output就是类别, 个类别就是 个维度。 实际上,我们训练神经网络的时候,知道网络结构里的每一个神经元代表了一个最基本的分类器,实际很多文献也得出这样的结论。例如第一个隐藏层的神经元是最简单的分类器,检测绿色 黄色 斜纹等等特征 ...

2020-06-04 22:45 0 710 推荐指数:

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深度学习笔记-RNN循环神经网络

RNN应用案例 智慧订票系统 例如一些智慧客服或者智慧订票系统里,往往需要槽填充。 什么是槽填充? 系统里有两个槽位,分别叫做目的地和到达时间。假如一个人对订票系统说“ i would l ...

Wed Jul 08 04:14:00 CST 2020 1 1266
深度学习笔记二:卷积神经网络CNN

卷积神经网络CNN 1. 绪论 1. 卷积神经网络的应用 基本应用:分类、检索、检测、分割 2. 传统神经网络 VS 卷积神经网络 深度学习三部曲: 放一个知乎上写的辅助理解CNN的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27908027 Step 1. 搭建 ...

Sun Aug 02 05:43:00 CST 2020 0 1081
深度学习卷积神经网络CNN

卷积神经网络CNN)因为在图像识别任务中大放异彩,而广为人知,近几年卷积神经网络在文本处理中也有了比较好的应用。我用TextCnn来做文本分类的任务,相比TextRnn,训练速度要快非常多,准确性也比较高。TextRnn训练慢得像蜗牛(可能是我太没有耐心),以至于我直接中断了训练,到现在我已经 ...

Sun Apr 14 05:21:00 CST 2019 3 590
基于卷积神经网络的面部表情识别(Pytorch实现)----台大机器学习作业3(HW3)

一、项目说明   给定数据集train.csv,要求使用卷积神经网络CNN,根据每个样本的面部图片判断出其表情。在本项目中,表情共分7类,分别为:(0)生气,(1)厌恶,(2)恐惧,(3)高兴,(4)难过,(5)惊讶和(6)中立(即面无表情,无法归为前六类)。所以,本项目实质上是一个7分类问题 ...

Fri May 24 19:08:00 CST 2019 16 10044
深度学习笔记-Transformer

Transformer英文的意思就是变形金刚,Transformer现在有一个非常知名的应用,这个应用叫做BERT,BERT就是非监督的Transformer,Transformer是一个seq2se ...

Wed Nov 25 00:18:00 CST 2020 0 1162
 
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