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 ...
Neural networks Visualizing the data 數據集來自 https: www.kaggle.com gpreda chinese mnist 在這一部分,首先需要加載數據並隨機輸出幾個圖像。 加載的數據有 個訓練樣本 training examples ,每一個訓練樣本是一個 times 像素的灰度圖。每一個像素代表了一個 位的無符號整數,代表了每個位置的灰度強度。這 ...
2020-11-16 12:29 0 498 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
一、神經元 下圖的藍色區域被稱為一個“感知機”(Perceptron), 感知機是對信息進行編碼、壓縮、集成、融合的計算機智能接口系統。 說白了,就是在輸入端輸入X1~X7這7個輸入值,在感知機中乘以各自的權重矩陣、加上偏置值b后再放入激活函數f,最后輸出結果y. 圖中黃圈 ...
下載到。 既然是手把手,那么就要從前期的導入數據開始: 導入數據 ...
手把手教你搭建一個GAN(生成對抗網絡)模型 This blog is out of date.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 ...