1 神經網絡概覽( Neural Networks Overview ) 先來快速過一遍如何實現神經網絡。 首先需要輸入特征x,參數w和b,計算出z,然后用激活函數計算出a,在神經網絡中我們要做多 ...
目標定位 object localization 目標定位既要識別,又要定位,它要做的事就是用一個框框把物體目標的位置標出來。 怎么做這個問題呢,我們考慮三目標的定位問題,假定圖中最多只出現一個目標,假定圖片的左上角為 , ,右下角為 , 。 我們輸出層的標簽有這么幾個,pc, bx, by, bh, bw, c , c , c ,其中pc表示是否存在目標,c ,c ,c 分別代表三個類別的目標 ...
2017-11-24 21:22 0 1120 推薦指數:
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1 向量化( Vectorization ) 在邏輯回歸中,以計算z為例,$ z = w^{T}+b $,你可以用for循環來實現。 但是在python中z可以調用numpy的方法,直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成,而且你會發現這個非常快。 ng做了個實驗,求 ...
構造一個准確率高的verification,然后再把它應用到人臉識別中。 2 一次學習( On ...
1 二分類( Binary Classification ) 邏輯回歸是一個二分類算法。下面是一個二分類的例子,輸入一張圖片,判斷是不是貓。 輸入x是64*64*3的像素矩陣,n或者nx代表特征x ...
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一、目標定位 這一小節視頻主要介紹了我們在實現目標定位時標簽該如何定義。 上圖左下角給出了損失函數的計算公式(這里使用的是平方差) 如圖示,加入我們需要定位出圖像中是否有pedestrian,car,motorcycles。注意在這里我們假設圖像中只肯呢個存在這三者中的一種 ...
介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學習課程筆記(CSDN)系列筆記中都有提到,所以這里不再贅述。 1、神經網絡概要 ...
* sigmoid.m * costFunction.m * predict.m * costFunctionReg.m ...