吴恩达第四课-卷积神经网络第25页

图像融合——现有比较火的网络

这些网络可以基于不同的架构设计，下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型：卷积神经网络（CNNs）：常用于图像相关任务，因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。

Keep forward upup·2023-12-15 08:28

如何成为正向父母～持续冥想记录第144天

201906129点第四课设立正向意图，保持并实现他们冥想前开启持续运动模式，果然越运动越精神，力量和柔软度都在增强！一直心有畏惧的流瑜珈也能适应了。继续坚持每天打卡！

若初妹妹·2023-12-15 02:49

深度学习学习顺序梳理

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=9607a6d9d829b667f8f0ccaaaa142fcb1.吴恩达机器学习课程已学完，时间较久了，后续可以重新听一遍，整理一下笔记

陌上阳光·2023-12-14 23:37

2022-01-30

第四课认知第一讲感觉和知觉第一单元感觉概述。第二单元感受性与感觉阈限。第三单元感觉现象。第四单元各种感觉。第五单元知觉概述第六单元知觉的种类。

甜乐_ed8c·2023-12-14 23:00

【PyTorch】现代卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1.概述1.1.2.模型设计1.2.使用块的网络（VGG）1.3.网络中的网络（NiN）1.4.含并行连结的网络（GoogLeNet

盛世隐者·2023-12-14 23:10

吴恩达《机器学习》12-1:优化目标

在机器学习的旅程中，我们已经接触了多种学习算法。在监督学习中，选择使用算法A还是算法B的重要性逐渐减弱，而更关键的是如何在应用这些算法时优化目标。这包括设计特征、选择正则化参数等因素，这些在不同水平的实践者之间可能表现出截然不同的效果。在支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）这一强大而受欢迎的算法中，我们发现了一种更为清晰且强大的学习方式，尤其在处理复杂非线性方程时。在这篇

不吃花椒的兔酱·2023-12-14 22:34

单变量线性回归的机器学习代码

本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理，使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

AI：100-基于卷积神经网络的农作物生长状态监测

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~一.基于卷积神经网络的农作物生长状态监测人工智能技术在农业领域的应用日益受到关注，其中基于卷积神经网络（Con

一见已难忘·2023-12-14 22:54

用 C 写一个卷积神经网络

用C写一个卷积神经网络深度学习领域最近发展很快，前一段时间读transformer论文《AttentionIsAllYouNeed》时，被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里，其实也根本没读懂。

zerok775·2023-12-14 21:37

学习机器学习开始的一些别人的看法

吴恩达晒妻又晒车，顺便宣布了一个重大消息清华系“AI帮”崛起，要驱动1500亿元产业规模

wang--moumou·2023-12-14 19:15

中原焦点团队，网络中级28期，罗爱华坚持分享第180天，总约练第182次，本周第4次，中28期第69次

叙事疗法与焦点解决疗法的对话与整合学习笔记，第四课：特意经验与故事改写1.把烂故事停止，开始新的故事，新的故事是有所本的，我们想要的创造的生命具有的元素，就藏在生活的美好经验中2.叙事有两条故事线，主线故事就是有困扰的故事

b5b87fbe5c41·2023-12-14 17:03

【PyTorch】卷积神经网络

从全连接层推导出卷积层1.2.卷积层1.2.1.图像卷积1.2.2.填充和步幅1.2.3.多通道1.3.池化层（又称汇聚层）1.3.1.背景1.3.2.池化运算1.3.3.填充和步幅1.3.4.多通道1.4.卷积神经网络

盛世隐者·2023-12-14 17:49

基于YOLOv8的PCB缺陷检测实现附完整代码

此外，我们提出了一种基于参考的方法来检查并训练了一个端到端的卷积神经网络来对这些缺陷进行分类。

强盛小灵通专卖员·2023-12-14 16:53

《深入理解计算机系统》学习笔记 - 第四课 - 机器级别的程序

Lecture05MachineLevelProgrammingIBasics机器级别的程序文章目录Lecture05MachineLevelProgrammingIBasics机器级别的程序intel处理器的历史和体系结构芯片的构成AMD公司(AdvancedMicroDevices，先进的微型设备)C,汇编,机器代码定义汇编/机器代码C程序转换为目标代码编译为汇编代码汇编的特性：数据类型汇编的

北海拾贝·2023-12-14 15:09

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

1.DenseNet网络介绍本章实现的项目是DenseNet网络对花数据集的五分类，下载链接：基于迁移学习的DenseNet图像分类项目DenseNet网络是在ResNet网络上的改进，大概的网络结构如下：1.1卷积的简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。传统的网络是利用线性网络对图像进行分类，然而图像信息是二维的，一般来说，图像像素点和

听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

【机器学习】多模态机器学习

在多模态机器学习中，常用的方法包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法可以同时处理多种数据类型，并将它们融合到一个统一的模型中进行训练和预测。例如，在图像识别任务中

Bosenya12·2023-12-14 14:35

Spring第四课，MVC终章,应用分层的好处,总结

SpringMVC其实也就是SpringWeb软件的设计原则：高内聚，低耦合高内聚:一个模块各个元素之间联系的紧密程度，如果各个元素（语句，程序段）之间的联系程度越高，即内聚性越高低耦合：软件中各个层，模块之间的依赖关系越低越好，修改一处代码，其他模块的代码改动越少越好。应用分层的好处：1.降低层与层之间的依赖，结构更加明确，利于各层逻辑的复用2.开发人员可以关注整个结构中的某一层，极大的降低了维

狗哥不是甜妹·2023-12-06 21:13

2023-07-21

中原焦点团队周轩羽坚持分享第429天20230721筑基课基础心理学第四课内容感觉适应:一方面是好事，另一方面温水煮青蛙。第一个是适应外界刺激持续作用下感受性发生变化的现象，就叫感觉适应。

zhxy·2023-12-06 21:19

深度学习好文记录，反复学习

机器学习，深度学习一些好文_一只菜得不行的鸟的博客-CSDN博客卷积神经网络学习路线（五）|卷积神经网络参数设置，提高泛化能力？

Codiplay·2023-12-06 20:18

2018第三周检视

运动：开始用悦跑圈二天，上一次瑜伽看书简爱：人生的价值=尊严+爱影响力两章，易效能第四课。英语：每天五个没达标长辈的礼物还差爸爸的图片发自App上周退货率？笔。交期达标？%。本周？笔未交，每天出？笔。

Lily过·2023-12-06 20:48

软著项目推荐深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

iuerfee·2023-12-06 19:00

DCGAN生成网络模型

它结合了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络的概念，旨在生成具有高质量的逼真图像。

普通研究者·2023-12-06 18:02

《Graph Attention Networks》笔记

摘要翻译我们提出了图注意力网络(GATs)，一个新颖的在图结构数据上运行的神经网络架构，利用掩码自注意力机制（maskedself-attentionallayers）来克服之前的图卷积神经网络及其近似模型的缺点

chencjiajy·2023-12-06 18:50

论文翻译：GRAPH ATTENTION NETWORKS

我们以这种方式处理西瓦拉问题：卷积神经网络(CNNs)已被成功应用于解决图像分类(Heetal.，

王壹浪·2023-12-06 18:20

基于卷积神经网络＆深度学习的车距检测系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着汽车工业的快速发展和智能驾驶技术的不断进步，车辆安全性成为人们关注的焦点之一。在道路上，车辆之间的距离是保持交通安全的重要因素之一。因此，开发一种准确可靠的车距检测系统对于提高道路交通安全具有重要意义。传统的车距检测方法主要基于传感器技术，如激

xuehai996·2023-12-06 17:09

050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面

科普下卷积神经网络相关知识：CN

gfsfsdfs·2023-12-06 17:58

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神

gfsfsdfs·2023-12-06 17:57

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Convo

gfsfsdfs·2023-12-06 17:27

042基于深度学习的手指静脉识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是

gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

044基于深度学习的鱼类检测

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Conv

gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

uncle_ll·2023-12-06 14:27

教练式父母孵化训练营第四期的一阶段学习心得

从第一课：和睦力之美家庭环境，第二课：和睦力之青少年的人生模式，第三课：和睦力之父亲的力量，第四课：和睦力之母亲的力量，第五课：和睦力之提升孩子1Q的秘决(1)，第六课：和睦力之提升孩子ⅠQ的秘诀(2)

3128d022a75e·2023-12-06 13:34

如何使用微博微信搜集写作素材？

素材搜集课第四课介绍的是如何使用微博微信搜集写作素材。说起微博，大家应该都知道，这里面的素材真的是取之不尽用之不竭。

安幼鱼·2023-12-06 13:52

基于Python的人脸识别系统深度学习毕业设计（附源码）

特别是卷积神经网络（CNN）的出现，使得人脸识别系统在准确性、鲁棒性和性能上都有了显著提升。总体来说，人脸识别系统在算法的准确性和鲁棒性方面取得了显著进展。然而，仍然存在着一些技术挑战和伦理问

源码之家·2023-12-06 12:21

图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

【MobileNetv1】MobileNetv1是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，由Google团队在2017年提出。

Together_CZ·2023-12-06 11:22

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试

Luo_淳·2023-12-06 10:52

TensorFlow 常用代码

TensorFlow支持多种机器学习算法，包括深度学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络。它也可以用于其他类型的数值计算任务。TensorFlow可以在多种硬件和操作系统上运行，

小楼先森·2023-12-06 09:58

基于轻量级模型GHoshNet开发构建眼球眼疾识别分析系统，构建全方位多层次参数对比分析实验

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类

Together_CZ·2023-12-06 08:12

python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统

Together_CZ·2023-12-06 08:40

蒙台梭利第四课《创建符合孩子发展的家庭教室环境》

听课感想蒙特梭利说0到6岁的孩子是具有吸收性心智，他们对周围的环境充满了好奇心，想去探索，家长应该把贵重的危险的物品放在孩子拿不到的地方，可以拿到的应该是安全的、可探索的。放的东西不合理，不让孩子拿、碰，会让孩子的吸收性心智受到阻碍，会影响孩子的智力，很多孩子的问题都是家长的问题，是环境的问题造成的。如果我们需要给孩子准备一个干净温暖又舒适，令人喜悦的，满足孩子的发展需求，自由轻松的环境。这一切就

A琳子93520·2023-12-06 08:18

27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站

既然上一节说了卷积的本质是一个特征提取器，那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现，卷积算法到底提取了什么特征呢？

董董灿是个攻城狮·2023-12-06 05:14

机器学习中Fine-tuning应用实例

假设我们有一个在大规模图像数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）模型，比如在ImageNet上进行了预训练。现在，我们希望将这个模型用于医学图像分类任务，例如乳

金木讲编程·2023-12-06 04:51

深度学习在图像识别中的应用

深度学习在图像识别中的应用摘要：本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常见模型以及在图像识别中的优势。并通过实验展示了深度学习在图像识别中的实际应用和效果。

a谷雨c·2023-12-06 03:57

# 解决Github克隆下载代码慢的问题（超级简单不用修改Hosts）

最近我在学习吴恩达的机器学习课程，我需要将一些资料从Github中下载下来，如下图image但是如果直接在Github上克隆下载代码往往速度特别慢，200M的东西速度却是24kb/s，心态炸了。

Vicent·2023-12-05 23:30

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。这节课，你将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。假设你正在训练这样一个极深的神经网络，为了

极客Array·2023-12-05 23:01

【读点论文】A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants近年来这个方向的文献阅读记录

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariantsAbstract视觉Transformer作为卷积神经网络(cnn)的可能替代品

羞儿·2023-12-05 23:02

语义分割 DeepLab V1网络学习笔记（附代码）

其总体架构包括一个卷积神经网络和一个CRF后处理模块。在卷积神经网络中，使用了空洞卷积来扩大感受野，从而提高了分割的准确

无妄无望·2023-12-05 23:29

语义分割 U-net网络学习笔记（附代码）

具体来说，编码器部分采用卷积神经网络对图像进行特征提取和降维，解码器部分则采用反卷积神经网络对特

无妄无望·2023-12-05 23:58

特征与特征图的区别

特征图是指在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取出来的图像特征。在卷积神经网络中，每一层的输出都是一个三维张量，其中第三维表示特征图的数量。

无妄无望·2023-12-05 23:27

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

胖哥真不错·2023-12-05 20:19

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