4.1什么是人臉識別 （1）人臉驗證（face verification）:1對1，輸入一個照片或者名字或者ID，然后判斷這個人是否是本人。 （2）人臉識別（face recognition）:1對多，判斷這個人是否是系統中的某一個人。 4.2One-shot學習 （1）比如一個公司的員工 ...

1.問題描述 有209張圖片作為訓練集，50張圖片作為測試集，圖片中有的是貓的圖片，有的不是。每張圖片的像素大小為64*64 吳恩達並沒有把原始的圖片提供給我們 而是把這兩個圖片集轉換成兩個.h5文件：train_catvnoncat.h5（訓練集），test_catvnoncat.h5 ...

本章講述的是一個復雜的機器學習系統，通過它可以看到機器學習的系統是如何組裝起來的；另外也說明了一個復雜的流水線系統如何定位瓶頸與分配資源。 更多內容參考 機器學習&深度學習 OCR的問題就是根據圖片識別圖片中的文字： 這種OCR識別的問題可以理解成三個步驟： 文本 ...

第四周編程 目標：建立一個深層的神經網絡識別貓 核心思想： 正向傳播 反向傳播 需要注意的事正反向傳播的初始值， ， ， 數據集：與第一個編程作業的數據集一樣 代碼流程： 根據神經網絡結構初始化參數（W,b ...

01. 神經網絡和深度學習 第四周 深層神經網絡 4.1 & 4.2 深層神經網絡 logistic回歸模型可以看作一層網絡，通過增加隱藏層的層數，就可以得到深層網絡了。 ...

神經網絡和深度學習 課程 1-1深度學習概述 2-1 神經網絡的編程基礎 2-2 邏輯回歸代價函數與梯度下降 2-3 計算圖與邏輯回歸中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 ...

這幾天每天花了點時間看完了吳恩達的深度學習課程視頻。目前還只有前三個課程，后面的卷積神經網絡和序列模型尚未開課。課程的視頻基本上都是十分鍾出頭的長度，非常適合碎片時間學習。 一直以為機器學習的重點在於設計精巧、神秘的算法來模擬人類解決問題。學了這門課程才明白如何根據實際問題優化、調整模型更為重要 ...

1、灰度圖像，邊緣檢測， 使用核函數的缺點，圖像的向量會不斷的縮小，另外一個就是邊緣的向量相比於中間的向量被覆蓋的次數會少很多。解決這個的方法就是padding在圖像的周圍再添加一圈向量。 2、核 ...