一、深層神經網絡 深層神經網絡的符號與淺層的不同,記錄如下: 用\(L\)表示層數,該神經網絡\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)層的神經元的數量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...
一 什么是人臉識別 老實說這一節中的人臉識別技術的演示的確很牛bi,但是演技好尷尬, 啥是人臉識別就不用介紹了,下面筆記會介紹如何實現人臉識別。 二 One shot 一次 學習 假設我們發財了,開了一家公司。然后作為老板的我們希望與時俱進,所以想使用人臉識別技術來實現打卡。 假如我們公司只有 個員工,按照之前的思路我們訓練的神經網絡模型應該如下: 如圖示,輸入一張圖像,經過CNN,最后再通過So ...
2018-02-13 22:24 0 1463 推薦指數:
一、深層神經網絡 深層神經網絡的符號與淺層的不同,記錄如下: 用\(L\)表示層數,該神經網絡\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)層的神經元的數量,例如\(n^{[1]}=n^{[2]}=5,n^{[3]}=3,n^{[4]}=1\) \(a^{[l ...
一、計算機視覺 如圖示,之前課程中介紹的都是64* 64 *3的圖像,而一旦圖像質量增加,例如變成1000 * 1000 * 3的時候那么此時的神經網絡的計算量會巨大,顯然這不現實。所以需要引入其他的方法來解決這個問題。 二、邊緣檢測示例 邊緣檢測可以是垂直邊緣檢測,也可以是水平邊緣檢測 ...
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pedes ...
一、為什么要進行實例探究? 通過他人的實例可以更好的理解如何構建卷積神經網絡,本周課程主要會介紹如下網絡 LeNet-5 AlexNet VGG ResNet (有152層) Inception 二、經典網絡 1.LeNet-5 該網絡主要針對灰度圖像訓練 ...
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 ...
作者:szx_spark 1. 經典網絡 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介紹了上述三個在計算機視覺中的經典網絡。網絡深度逐漸增加,訓練的參數數量也驟增。AlexNet大約6000萬參數,VGG大約上億參數。 從中我們可以學習 ...
作者:szx_spark 1. Padding 在卷積操作中,過濾器(又稱核)的大小通常為奇數,如3x3,5x5。這樣的好處有兩點: 在特征圖(二維卷積)中就會存在一個中心像素點。有一個中心像素點會十分方便,便於指出過濾器的位置。 在沒有padding的情況下,經過卷積操作 ...
1. 導讀 本節內容介紹普通RNN的弊端,從而引入各種變體RNN,主要講述GRU與LSTM的工作原理。 事先聲明,本人采用ng在課堂上所使用的符號系統,與某些學術文獻上的命名有所不同,不過核心思想都 ...