本文是基於吳恩達老師的《深度學習》第四課第一周習題所做,如果本文在某些知識點上描述得不夠透徹的可以參見相關章節的具體講解,同時極力推薦各位有志從事計算機視覺的朋友觀看一下吳恩達老師的《深度學習》課程。1.卷積神經網絡構成總的來說,卷積神經網絡與神經網絡的區別是增加了若干個卷積層,而卷積層又可細分 ...
手把手使用numpy搭建卷積神經網絡 主要內容來自DeepLearning.AI的卷積神經網絡 本文使用numpy實現卷積層和池化層,包括前向傳播和反向傳播過程。 在具體描述之前,先對使用符號做定義。 上標 I 表示神經網絡的第Ith層。 a 表示第 層神經網絡的激活值 W 和 b 表示神經網絡第 層的參數 上標 i 表示第i個數據樣本 x i 表示第i個輸入樣本 下標i表示向量的第i個元素 a ...
2020-05-13 00:00 1 892 推薦指數:
本文是基於吳恩達老師的《深度學習》第四課第一周習題所做,如果本文在某些知識點上描述得不夠透徹的可以參見相關章節的具體講解,同時極力推薦各位有志從事計算機視覺的朋友觀看一下吳恩達老師的《深度學習》課程。1.卷積神經網絡構成總的來說,卷積神經網絡與神經網絡的區別是增加了若干個卷積層,而卷積層又可細分 ...
Neural networks Visualizing the data 數據集來自 https://www.kaggle.com/gpreda/chinese-mnist 在這一部分 ...
首先看一下運行效果: 下面是項目整體目錄: 0.實現神經網絡總覽 神經網絡由層、神經元、權重、激活函數和偏置組成。每層都有一個或者多個神經元,每一個神經元都和神經輸入/輸出連接,這些連接就是權重。 需要重點強調一下,一個神經網絡可能有很多隱含層,也可能一個沒有,因為每層的神經元數目 ...
卷積神經網絡 圖像識別問題和數據集 > 計算機視覺中有哪些問題?典型問題:經典數據集。 在 2012 年的 ILSVRC 比賽中 Hinton 的學生 Alex Krizhevsky 使用深度卷積神經網絡模型 AlexNet 以顯著的優勢贏得了比賽,top-5 的錯誤率降低 ...
手把手教你理解和實現生成式對抗神經網絡(GAN) 一、總結 一句話總結: GAN的全稱是 Generative Adversarial Networks,中文名稱是生成對抗網絡。原始的GAN是一種無監督學習方法,巧妙的利用“博弈”的思想來學習生成式模型。 1、gan的目標函數 ...
去年研一的時候想做kaggle上的一道題目:貓狗分類,但是苦於對卷積神經網絡一直沒有很好的認識,現在把這篇文章的內容補上去。(部分代碼參考網上的,我改變了卷積神經網絡的網絡結構,其實主要部分我加了一層1X1的卷積層,至於作用,我會在后文詳細介紹) 題目地址:貓狗大戰 同時數據集也可以在上面 ...
手把手教你使用 VuePress 搭建個人博客 有閱讀障礙的同學,可以跳過第一至四節,下載我寫好的 工具包: git clone https://github.com/zhangyunchencc/vuepress-devkit.git 然后從第五節開始看。 一、為什么你需要 ...
手把手教你搭建一個GAN(生成對抗網絡)模型 This blog is out of date. Check out my new blog holder: sonictl.github.io 本網站上的博文已經停止維護/更新了。 請移步到新的博客空間:sonictl.github.io ...