Ng深度學習課程-第四課第一週筆記摘要
卷積神經網路
邊緣檢測
padding
卷積步長
三維卷積
池化層
卷積神經網路示例
activation Size就是將對應前一列所有數的乘積，而卷積1的引數是5*5*8+8=208。FC3層是400*120+1=48001
為什麼使用卷積？
相關推薦
Ng深度學習課程-第四課第一週筆記摘要
卷積神經網路 邊緣檢測 padding 卷積步長 三維卷積 池化層 卷積神經網路
Ng深度學習課程-第三課第一週筆記摘要
第一週 機器學習（ML）策略 滿足和優化指標（Satisficing and optimizing metrics） 訓練/開發/測試集劃分 什麼時候該改變開發/測試集和
Ng深度學習課程-第五課第一週筆記摘要
序列模型 迴圈神經網路模型 不同型別的迴圈神經網路 語言模型和序列生成 對新序列取樣
Ng深度學習課程-第四課第二週筆記摘要
深度卷積網路：例項探究 為什麼要進行例項探究？ 經典網路 殘差網路(ResNets)(Residual Networks (ResNets))
Ng深度學習課程-第三課第二週筆記摘要
進行誤差分析 清除標註錯誤的資料 快速搭建你的第一個系統，並進行迭代 使用來自不同分佈的資料進行訓練和測試 資料分佈不匹配時的偏差與方差的分析
吳恩達《深度學習》第四課第一週筆記
卷積神經網路——卷積神經網路 一、計算機視覺 1.計算機視覺的具體應用：影象識別、目標檢測、圖片風格轉換。在應用計算機視覺時要面臨一個挑戰：資料輸入大。例如：一張畫質為1000*1000*3的圖片，其所構建的神經網路中輸入特徵將是300W，這將消耗巨大的記憶體，因此要處理
Ng深度學習課程-第四課第三週筆記摘要
目標檢測 目標定位 &n
Ng深度學習課程-第四課第四周筆記摘要
人臉識別 One-Shot 學習 Siamese 網路 Triplet 損失 人臉驗證與二分類 風格遷移的代價函式
Operations on word vectors-v2 吳恩達老師深度學習課程第五課第二週程式設計作業1
吳恩達老師深度學習課程第五課（RNN）第二週程式設計作業1， 包含答案 Operations on word vectors Welcome to your first assignment of this week! Because word embe
Ng深度學習課程-第二課第一週筆記摘要
深 度 學 習 的 實 踐 層 面
吳恩達深度學習：基於Matlab完成卷積神經網路第四課第一週程式設計任務
這兩三個月通過吳恩達老師的課程學習了深度學習，從零開始學理論，做程式設計任務。感覺學了很多知識。現在學到卷積神經網路，想把第一週的程式設計任務、其中的要點上傳和編寫，方便自己以後鞏固。（注：吳恩達老師課程的程式設計任務是用Python來完成的，而我是用ma
Ng深度學習課程-第三週筆記摘要
淺層神經網路： 一般地，輸入層不算在總層數內。只考慮隱藏層和輸出層的層數。 這個是當輸入是單一的訓練樣本時的計算過程，程式設計實現時也只是這四行程式碼。接下來是針對多個訓練樣本。 即是在原來單列的基礎上，再向後增加一列，每增
吳恩達《深度學習》第四課第三週
卷積神經網路——目標檢測 3.1目標定位 1.分類與定位 分類問題可以有助於定位問題的解決，當識別完圖片型別之後我們可以讓神經網路的輸出增加幾個單元，從而輸出一個邊界框(bounding box)，具體而言就是多輸出4個數字（b_x, b_y, b_h, b_w）,在這
吳恩達《深度學習》第四課第四周
卷積神經網路——人臉識別與神經風格轉換 4.1什麼是人臉識別？ 1.人臉驗證與人臉識別 驗證：輸入為影象、名字、ID等，輸出為輸入的影象與其宣告的是否是同一人； 識別：輸入為影象，輸出為該影象是否為資料庫中的影象之一，如果是給出ID。 2.人臉識別較人臉驗證更困難
吳恩達 第四課第一週 程式設計 Convolution model - Step by Step - v2
Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (C
吳恩達 第四課第一週 程式設計 Convolution model - Application - v1
Convolutional Neural Networks: Application Welcome to Course 4's second assignment! In this notebook, you will: Implement helper funct
deeplearning.ai 第四課第一週， 卷積神經網路的tensorflow實現
1、載入需要模組和函式： import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from
deeplearning.ai 第四課第一週，step by step 卷積神經網路的python實現
1、填充零的padding函式實現 # GRADED FUNCTION: zero_pad def zero_pad(X, pad): """ Pad with zeros all images of the dataset X. The
deeplearning.ai第四課第一週：卷積神經網路
1 計算機視覺 計算機視覺包含的典型任務有： 影象分類； 目標檢測； 影象風格轉換。 計算機視覺任務的特點是輸入資料量較大，對於一副1000 * 1000 * 3的影象而言，需要的輸入神經元數量為3百萬。假如第一隱藏層有1000個神經元，那麼
吳恩達《深度學習》第五課第二週
序列模型——自然語言處理與詞嵌入 2.1 詞彙表徵 1.通常在序列模型中我們設定詞彙表 表徵一個詞彙的集合，對某個具體的單詞，使用one-hot形式表示，比如： 這樣表徵雖然思路簡單，但是存在一個缺陷：由於任意兩個詞彙one-hot進行內積所得的結果均為0，因