目录 1. Paddle框架 1.1. 基于pip安装 1.2. 编译安装 2. PP-OCR 2.1. 安装 2. ...
卷积神经网络基础之百度飞浆课程笔记 卷积神经网络的基础知识主要有卷积 池化 激活函数 批归一化和Dropout等理论和技巧共五部分,下面将逐一展开进行介绍。 下文中可能部分公式无法正常显示,我有联系博客园客服,他们说在chrome和firefox浏览器上看都是正常的,可是我在chrome上看还是有些问题,多方询问求解也没解决这个问题,非常抱歉,如果您有好的解决办法请在评论区留言,非常感谢 卷积 C ...
2020-08-20 14:11 0 484 推荐指数:
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Windows安装PP OCR步骤 1、安装python 版本要求:python:3.6+ pip:20.2.2+ 2、下载源码: https:/ ...
批归一化(Batch Normalization) 批归一化方法方法(Batch Normalization,BatchNorm)是由Ioffe和Szegedy于2015年提出的,已被广泛应用在深度学习中,其目的是对神经网络中间层的输出进行标准化处理,使得中间层的输出更加稳定。 通常我们会对 ...
主要涵盖如下内容: 卷积神经网络:卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是计算机视觉技术最经典的模型结构。这里主要介绍卷积神经网络的常用模块,包括:卷积、池化等。 图像分类:介绍图像分类算法的经典模型结构,并通过眼疾筛查的案例展示算法 ...
卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 Posted on 2016-03-01 | In Machine Learning | 9 Comments | 14935 Views 概述 卷积神经网络(Convolutional Neural ...
注:原文 使用飞桨构建波士顿房价预测模型(基础API) 本书中的案例覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景,所有案例的代码结构完全一致,如 图1 所示。 图1:使用飞桨框架构建神经网络过程 在之前的章节中,我们学习了使用Python和Numpy构建 ...
一、计算机视觉 如图示,之前课程中介绍的都是64* 64 *3的图像,而一旦图像质量增加,例如变成1000 * 1000 * 3的时候那么此时的神经网络的计算量会巨大,显然这不现实。所以需要引入其他的方法来解决这个问题。 二、边缘检测示例 边缘检测可以是垂直边缘检测,也可以是水平边缘检测 ...
本系列是针对于百度飞桨深度学习框架课程的笔记,主要是对百度官方课程资料的总结,内容是以入门项目——手写数字识别为例介绍深度学习模型的搭建和飞桨框架的使用方法。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 用飞桨搭建模型——以手写数字识别为例 整体思路 ...