原文:吳恩達老師深度學習課程Course4卷積神經網絡-第一周課后作業

本文參考博文https: blog.csdn.net u article details 完成。 .神經網絡的底層搭建 本次作業要求我們要實現一個擁有卷積層 CONV 和池化層 POOL 的網絡,它包含了前向和反向傳播。首先我們確定一下此次項目要實現的功能模塊。 卷積模塊,包含了以下函數: 使用 擴充邊界 卷積窗口 前向卷積 反向卷積 可選 池化模塊,包含了以下函數: 前向池化 創建掩碼 值分配 ...

2020-08-23 20:57 0 490 推薦指數:

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卷積神經網絡-深度學習課程第四

時間:2021/02/16 一.卷積神經網絡 1.1 計算機視覺 卷積神經網絡一般應用於計算機視覺領域,由於有的時候圖片的像素點很多,導致神經網絡輸入特征值的維數很多。 1.2 邊緣檢測示例 如下圖所示,原圖是一個6*6*1的矩陣,卷積核是一個 ...

Tue Feb 16 16:57:00 CST 2021 0 471
深度學習 第二第一周編程作業_Initialization(初始化)

Initialization(初始化) 本文作業是在jupyter notebook上一步一步做的,帶有一些過程中查找的資料等(出處已標明)並翻譯成了中文,如有錯誤,歡迎指正! 歡迎來到“改進深度神經網絡”的第一作業。訓練神經網絡需要指定權重的初始值。一個精心選擇的初始化方法將有助於學習 ...

Wed Jul 29 18:26:00 CST 2020 0 618
深度學習》第四門(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 ...

Mon Jul 16 06:03:00 CST 2018 4 1624
 
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