本文參考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.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 ...
本文參考文章https: blog.csdn.net u article details 完成,原文寫的非常好,非常詳細,如果是第一次做這個作業的同學可以去看一下這個作者的文章,非常推薦。 本次作業的內容有兩項,一是框架Keras的入門練習,二是搭建一個殘差網絡。下面開始第一項任務。 Keras入門 笑臉識別 Keras框架是一個高級的神經網絡的框架,能夠運行在包括TensorFlow和CNTK的 ...
2020-08-25 09:39 0 460 推薦指數:
本文參考博文https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80086090完成。 1.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 ...
此內容主要針對於吳恩達的神經網絡與深度學習課后作業(第一課第二周的作業)進行學習,記錄。 參考連接https://github.com/andersy005/deep-learning-specialization-coursera 說明 實現功能:這段代碼主要實現的功能是判斷一張圖片是否 ...
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 ...
量不僅大,而且由於圖像樣本相對於特征實在是太少,導致很容易過擬合,所以需要其他的方式來連接,即卷積。 ...
Residual Networks 參考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/80250818 歡迎來到本周的第二次作業!您將學習如何使用剩余網絡(ResNets)構建非常深的卷積網絡。理論上,深度很深的網絡可以代表非常復雜 ...
2.1二分類 (1)以一張三通道的64×64的圖片做二分類識別是否是毛,輸出y為1時認為是貓,為0時認為不是貓: y輸出是一個數,x輸入是64*64*3=12288的向量。 (2)以下是一些 ...
一個小區域的均值 ,全連接層:類似於普通的神經網絡,將最后的比如120*1的列向量全連接映射到80*1 ...
作者:szx_spark 1. 經典網絡 LeNet-5 AlexNet VGG Ng介紹了上述三個在計算機視覺中的經典網絡。網絡深度逐漸增加,訓練的參數數量也驟增。AlexNet大約6000萬參數,VGG大約上億參數。 從中我們可以學習 ...