吳恩達《深度學習》第四門課（1）卷積神經網絡
1.1計算機視覺 （1）計算機視覺的應用包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、風格遷移等，下圖展示了風格遷移案例： （2）圖像的特征量非常之大，比如一個3通道的1000*1000的照片，其特征為3*1000*1000達到300萬，如果第一個隱藏層有1000個單元那么W[1]有20億個參數，計算 ...
原文：吳恩達 — 神經網絡與深度學習 — L1W3練習
第三周 淺層神經網絡 第 題 以下哪項是正確的 選出所有正確項 A. a 是第 層，第 個訓練數據的激活向量 B. X 是一個矩陣，其中每個列是一個訓練數據 C. a 是第 層，第 個訓練數據的激活輸出 D. a 是第 層，第 個神經元的激活輸出 E. a 表示第 層的激活向量 F. a 是第 層，第 個數據的激活向量 G. X 是一個矩陣，其中每個行是一個訓練數據 第 題 對於隱藏單元，tanh ...
2020-02-04 13:31 0 187 推薦指數：
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卷積神經網絡-吳恩達深度學習課程第四課
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