4.4特殊應用:人臉識別和神經網絡風格轉換 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 4.6什么是神經網絡風格轉換neural style transfer 將原圖片作為內容圖片Content，風格圖片Style，生成的圖片用Generated ...

基於深度卷積神經網絡的圖像風格遷移與神經塗鴉系統的設計與實現 【摘要】深度卷積神經網絡提取圖像特征的機器學習方法目前被應用到各類圖像處理問題中，該方法可以很好地識別分析圖像，是人工智能領域的一個重要分支。 本文中設計並實現了一款基於卷積神經網絡的圖像風格遷移系統，可以通過神經表示來分離 ...

如果你要做一個計算機視覺應用，相比於從頭訓練權重，或者說從隨機初始化權重開始，如果你下載別人已經訓練好的網絡結構的權重，那么你的進展會相當快。用這個預訓練，然后轉換到你感興趣的任務上。 假如說你要建立一個貓的檢測器，用來檢測你自己的寵物貓，我們這里分類3個類別 ...

​卷積神經網絡這個詞，應該在你開始學習人工智能不久后就聽過了，那究竟什么叫卷積神經網絡，今天我們就聊一聊這個問題。 不用思考，左右兩張圖就是兩只可愛的小狗狗，但是兩張圖中小狗狗所處的位置是不同的，左側圖片小狗在圖片的左側，右側圖片小狗在圖片的右下方，這樣如果去用圖片特征識別出來的結果，兩張圖 ...

一、學習心得及問題 心得 趙亮:對於卷積神經網絡的定義有了初步的理解，卷積神經網絡在圖片分類、檢索、分割、檢測，人臉識別等領域有廣泛的應用。使用局部關聯、參數共享的方式解決了全連接網絡過擬合的缺點。同時也了解了卷積的具體含義，對AlexNet、ZFNet、VGG等典型的神經網絡結構有了初步 ...

在上篇中介紹的輸入層與隱含層的連接稱為全連接，如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那么就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向后傳播計算時計算時間也會慢很多。 　　解決這類問題的一種簡單 ...

卷積神經網絡 完整版：https://git.oschina.net/wjiang/Machine-Learning 卷積網絡簡介 卷積網絡（leCun，1989），也被稱為卷積神經網絡或CNN, 它是處理數據的一個特殊的神經網絡，它包含一個已知的類網格的拓撲結構。例子 ...

先簡單理解一下卷積這個東西。 （以下轉自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是個好東西） 1.知乎上排名最高的解釋 首先選取知乎上對卷積物理意義解答排名最靠前的回答。 不推薦用“反轉/翻轉/反褶/對稱 ...