吴恩达第四课-卷积神经网络

【CNN】卷积神经网络CNN输出特征图计算+参数量计算+计算量计算

目录一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据1.1步长stride为1，padding为01.2增加步长stride，padding不动1.3增加步长stride，同时还增加padding2.n维（通道）输入数据二、卷积网络参数量计算2.1权重weights的参数量：2.2偏差bias的参数量：2.3总参数量就为：三、卷积网络计算量计算一、输出特征图大小计算1.一维（通道）输入数据假设输入图
桐秋廿·2024-01-19 11:03

机器学习（一）—— 简介

机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

李飞飞、吴恩达对谈：这一次，AI 冬天不会到来

在正在进行的CES2024（国际消费电子展）上，著名的AI科学家吴恩达和李飞飞出席了「伟大的思想，大胆的愿景」环节的小组讨论，就「人工智能的下一步是什么？」进行了40分钟的对谈。
Datawhale·2024-01-19 09:33

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。
GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

下面是对其介绍并分点阐述其重要性和应用场景：1.深度学习技术：交通标志检测和识别利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练数据和网络层的自动特征学习，实现对交通标志的高效检测和准确识别
毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减
beyond谚语·2024-01-19 07:50

大创项目推荐 深度学习的动物识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
laafeer·2024-01-19 03:35

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些
xuehai996·2024-01-19 01:25

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此又称为SIANN。
WEL测试·2024-01-18 23:18

为什么聪明人的下场往往都不好？

——《生活教我的那些事》之第四课上小学的时候，我的成绩非常好，老师也很喜欢我。那时学校老师比较少，如果某位老师有事请假，有的班级就没有人管了。
一朵会唱歌的莲·2024-01-18 23:25

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。
新缸中之脑·2024-01-18 23:50

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是首选的模型。最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。
fish小余儿·2024-01-18 20:32

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

本系列以吴恩达老师的【“机器学习”课程】为纲，辅以黄海广老师的【斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记（V5.51）】，中间会穿插相关数理知识。
木舟笔记·2024-01-18 20:40

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

下面是计算机视觉设计在人脸识别技术中的应用方法：人脸检测：计算机视觉设计可以通过使用人脸检测算法，如Haar级联分类器、基于深度学习的卷积神经网络等，来检测图像中的人脸位置。
人工智能培训·2024-01-18 17:07

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。这里的求和部分我们可以表示为：很显然，如果我们把在之前说过的分类问题的假设函数带进去，即，得到的结果可能就是上述所说的不断起伏的状况。如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的
Carey_Wu·2024-01-18 16:26

吴恩达倾情推荐！28张图全解深度学习知识！

吴恩达在推特上展示了一份由TessFerrandez完成的深度学习专项课程图，这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。
深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

2018-05-10

今日工作整理了同兴股份的画册，知道了重点项目以及案例入川备案资料杭州准备中大田坝项目合同发给了王书记，明日电话确认再签订盖章确定联宇创新投标保证金还未退还学习学习了质保金的处理一节，明天继续学习了思维导图第四课每天告诉自己
怀抱太阳·2024-01-18 14:43

吴恩达深度学习课程作业--C1W2

1.3-Reshapingarraysv=v.reshape((v.shape[0]*v.shape[1],v.shape[2]))#v.shape[0]=a;v.shape[1]=b;v.shape[2]=c
HELLOTREE1·2024-01-18 10:09

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
踩坑第某人·2024-01-18 10:24

ML：2-1-5 matrix multiplication矩阵乘法

neuralnetwork如此高效2.matrixmultiplication（补充）3.matrixmultiplication的规则（补充）4.matrixmultiplication的代码（optional）【吴恩达
skylar0·2024-01-18 09:21

ML：2-2-1 Tensorflow

文章目录1.Tensorflow实现2.模型训练细节2.1定义模型f(x)2.2找到lossandcostfunciton2.3Gradientdescent【吴恩达p60-61】1.Tensorflow
skylar0·2024-01-18 09:47

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完后查
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

轻量化CNN网络 - MobileNet

文章目录1.MobileNetV12.MobileNetV23.MobileNetV3传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大，导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。
mango1698·2024-01-18 07:15

大创项目推荐 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】
laafeer·2024-01-18 07:44

机器学习吴恩达编程作业题6-支持向量机

1、支持向量机1.1示例数据集1将ex6data1.mat文件复制到D:\MachineLearning\ex6目录下，在当前目录下建立plotData.m文件，源码与之前类似，数据与两次考试与录取结果数据集类似，绘制相应的数据集。1.2不带核函数SVM大多数支持向量机软件包（包括svmTrain.m）会自动为您添加额外的特性x0=1，并自动学习截距项θ0。所以当你把你的训练数据传递给SVM软件时
身影王座·2024-01-18 06:57

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

  实现对fashion-minist分类：  （1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
七月七叶·2024-01-18 06:50

卷积神经网络

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！目录卷积的作用整体网络架构几种经典的网络架构感受野卷积的作用卷积网络与传统网络整体架构：卷积（特征提取）图像颜色通道堆积的卷积层卷积层涉及到的参数步长边界填充卷积结果的计算卷积参数共享池化层整体网络架构几种经典的网络架构Vgg所有卷积大小都是3*3，有16层或者19
卿云阁·2024-01-18 05:07

0基础入门---第七章---卷积神经网络

欢迎来到机器学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！7.1整体结构神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。如果第L层的一个神经元和第L+1层的所有神经元均有连接，把这个架构叫做全连接。如果第L层的所有神经元均是全连接架构，把该层称为全连接层。CNN中新增了Convo
卿云阁·2024-01-18 05:05

看《中国诗词大会》，享受诗词的美好

恰巧，昨天刚好学完了第四课《古诗两首》，诗词热还未散去，还留有一点余温。一打开节目，那唯美的画面，主持人优雅从容的姿
许生说·2024-01-18 02:54

大力说企微入门系列第四课：规则设计

当公司的企业微信体系建立起来以后，相应的人员、角色、权限已经配置，接下来是否就可以开始进入运营阶段那。理论上来说是可以的，但是可能会引起混乱。所谓没有规矩不成方圆，要想运营顺利，还需要一些规则的设计。01名片设计名片是员工对外信息展示的窗口，客户通过名片建立对公司的第一印象。但是很多公司往往忽视了这一点。一般来说，名片一般要包括公司信息和个人信息。公司信息：要展示公司名称、地址、主营业务、典型案例
猿型库·2024-01-17 23:08

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有
isserendipity·2024-01-17 17:47

第十六周周报

前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术GNN中的图采样和批处理归纳偏差比较聚合操作GCN（图卷积神经网络
Joy_moon·2024-01-17 15:13

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。监督学习可以分为回归问题和分类问题。回归问题是利用训练出的模型，预测连续的数值输出；分类问题是预测离散值的输出。2.无监督学习无监督学习是给算法大量的数据，要求它找出数据的类型结构。无监督学习的数据没有标签，或是所有数据都是同一种标签
python小白22·2024-01-17 14:59

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导
夕小瑶·2024-01-17 10:14

houdini rnn

1.3.RNN模型_哔哩哔哩_bilibili此公式来自于吴恩达P1.3视频按公式推测rnn内部结构,如有错误，敬请指正
qq_39239990·2024-01-17 07:35

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey
曦曦逆风·2024-01-17 07:29

北北老师死磕演讲第四次作业

图片发自App第四课3分钟让你的形象刻在别人心里，又让我受益匪浅，眼前一亮呀！
上海细胞治疗小雅·2024-01-17 06:14

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络
机器学习之心·2024-01-17 05:27

三只青蛙自控力学院-21天课程读书笔记-第四课读书笔记

第四堂课：学习笔记4.阅读管理1.阅读读书，没办法把书中的内容完全记住，原因是没有带着目的去读书，如果不带着目的性去看书，所有的一切都是无用功，所以需要一个有效的阅读法，来帮助自己的提高效率2.高倍速阅读法，是阅读的好方法3.拿到一本书，像谈恋爱一样，先观察书籍，封面。4.快速的将书翻一遍，熟悉书籍，翻过几次，就不会有抵触紧张清晰。5.找到目录，寻找触发词，圈起来，根据触发词找到对应页数，在前后两
努力吧小铭·2024-01-17 05:01

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法
小白学视觉·2024-01-17 03:46

【AI】AI和医疗大数据（3/3）

目录六、AI和医疗大数据的结合案例——基于卷积神经网络CT图像检测——步骤：——技术：——案例：——典型应用步骤详解：第一步：数据预处理第二步：训练集构建第三步：预测第四：代码片段续前，今天给几个卷积神经网络使用的具体例子
giszz·2024-01-17 02:56

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。
zwhdldz·2024-01-17 00:14

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。
FL1623863129·2024-01-17 00:00

第十课：eNSP 静态NAT/动态NAT/动态NAPT/Easy IP/静态NAPT 5种NAT配置教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程第四课：eNSP路由器路由配置拓扑教程第五课：eNSPDHCP拓扑配置教程第六课
Halona7·2024-01-16 20:39

第十一课：eNSP ACL应用教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程第四课：eNSP路由器路由配置拓扑教程第五课：eNSPDHCP拓扑配置教程第六课
Halona7·2024-01-16 20:39

第十二课：eNSP OSPF协议教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程第四课：eNSP路由器路由配置拓扑教程第五课：eNSPDHCP拓扑配置教程第六课
Halona7·2024-01-16 20:39

第八课：eNSP 链路聚合2种方式（手工模式和LACP模式）拓扑配置教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程第四课：eNSP路由器路由配置拓扑教程第五课：eNSPDHCP拓扑配置教程第六课
Halona7·2024-01-16 20:09

第四课：eNSP 路由器路由配置拓扑教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程目录一、路由表解释说明二、2主机+2路由器连接配置1、绘制拓扑图2、配置路由器1）配置AR1路由器：2）配置AR2路由器（和AR1基本一致）：3）配置PC4）PC互通性验证三、2主机+3路由器连接配置1、绘制拓扑图2、配置路由器1）配置AR3路由器2）配置AR2路由器
Halona7·2024-01-16 20:08

第十三课：eNSP BGP协议教程

系列文章目录第一课：eNSP第一个网络拓扑配置教程第二课：eNSPvlan网络拓扑图配置教程第三课：eNSPWIFI网络拓扑配置教程第四课：eNSP路由器路由配置拓扑教程第五课：eNSPDHCP拓扑配置教程第六课
Halona7·2024-01-16 20:08
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