花费 59 ms
cs231n---卷积网络可视化,deepdream和风格迁移

本课介绍了近年来人们对理解卷积网络这个“黑盒子”所做的一些可视化工作,以及deepdream和风格迁移。 1 卷积网络可视化 1.1 可视化第一层的滤波器 我们把卷积网络的第一层滤 ...

Fri Feb 02 17:23:00 CST 2018 0 3686
cs231n官方note笔记

本文记录官方note中比较新颖和有价值的观点(从反向传播开始) 一 反向传播 1 “反向传播是一个优美的局部过程。在整个计算线路图中,每个门单元都会得到一些输入并立即计算两个东西:1. 这个 ...

Thu Jan 18 18:45:00 CST 2018 0 1947
cs231n---强化学习

介绍了基于价值函数和基于策略梯度的两种强化学习框架,并介绍了四种强化学习算法:Q-learning,DQN,REINFORCE,Actot-Critic 1 强化学习问题建模 上图中,智能体a ...

Mon May 14 08:50:00 CST 2018 0 1328
cs231n---语义分割 物体定位 物体检测 物体分割

1 语义分割 语义分割是对图像中每个像素作分类,不区分物体,只关心像素。如下: (1)完全的卷积网络架构 处理语义分割问题可以使用下面的模型: 其中我们经过多个卷积层处理,最终输出体的 ...

Wed Jan 31 20:05:00 CST 2018 0 1435

 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM