吴恩达第四课-卷积神经网络第7页

深度学习有何新进展

小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

计算机视觉-风格迁移

如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我们

白云如幻·2024-02-03 09:44

吴恩达深度学习笔记(15）-浅层神经网络之神经网络概述

神经网络概述（NeuralNetworkOverview）从今天开始你将学习如何实现一个神经网络。这里只是一个概述，详细的在后面会讲解，看不懂也没关系，先有个概念，就是前向计算然后后向计算，理解了这个就可以了，有一些公式和表达在后面会详细的讲解。在我们深入学习具体技术之前，我希望快速的带你预览一下后续几天你将会学到的东西。现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络。之前我们讨论了逻辑回归，我们了解了

极客Array·2024-02-03 08:27

深度学习的进展

深度学习的核心是神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些网络通过不断地学习和优化，逐渐提高对输入数据的理解和处理能力。深度学习的应用范围十分广泛

佛系爱学习·2024-02-03 07:16

Coursera吴恩达《神经网络和深度学习》课程笔记（3）

转载自http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/78059952神经网络和深度学习—浅层神经网络1.神经网络表示简单神经网络示意图：神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出，这里不再复述。主要需要注意的一点，是层与层之间参数矩阵的规格大小：输入层和隐藏层之间w[1]−>(4,3)：前面的4是隐层神经元的个数，后面的3是输入层神经元的个数；b

遇见更好的自己·2024-02-03 06:05

Coursera吴恩达机器学习课程笔记——神经网络: 学习（Neural Networks: Learning）

9神经网络:学习（NeuralNetworks:Learning）9.1代价函数（CostFunction）神经网络的分类问题有两种：二元分类问题（0/1分类）只有一个输出单元（K=1K=1K=1）多元（KKK）分类问题输出单元不止一个（K>1K\gt1K>1）神经网络的代价函数公式：hΘ(x)=a(L)=g(Θ(L−1)a(L−1))=g(z(L))h_\Theta(x)=a^{(L)}=g(\

yanglamei1962·2024-02-03 06:04

吴恩达coursera机器学习个人向笔记——9章神经网络学习

文章目录课时62非线性假设09:36课时63神经元与大脑07:47课时64模型展示Ⅰ12:01课时65模型展示Ⅱ11:46课时68例子与直觉理解Ⅰ07:15课时70例子与直觉理解Ⅱ10:20课时71多元分类03:51课时62非线性假设09:36对图1那样的作分类，逻辑斯蒂回归中，只要g(θ转X)中的(高次)项足够多，就一定能找出边界但这是2个特征的情况如果有100个特征，二次交叉项会将近5000个

选西瓜专业户·2024-02-03 06:31

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork

Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

神经网络和深度学习吴恩达coursera笔记

DeepLearning文章目录DeepLearningBasicLogisticRegressionsomesignLossfunctioncostfunctionGradientDescentComputationGraphaVectorizationvectorizedImplementing:broadcastingShallowNeuralNetworkRepresentationcom

stoAir·2024-02-03 06:52

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。

城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

kadog·2024-02-03 01:11

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好CNNBP神经网络的模型，然后再移植到stm32单片机上

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

你看见伴侣了吗

21天心智训练营走到第四课，却也让我逐渐破除自己为自己搭建的避风港！第一课的向死而生让我看到自己的目标和方向，生命诚可贵，爱价更高！

小燕育儿心经·2024-02-03 01:08

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

机器学习之心·2024-02-03 01:26

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-02-02 22:09

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

小哥谈·2024-02-02 22:24

第四课 Linux查找文件 whereis locate which

Linux下查找文件可以使用whereis、locate、find这些命令，其中find命令最古老且功能最强，但是它比较耗时。whereis和locate命令搜索文件较快，同时功能也比较简单。本文仅介绍whereis和locate的用法，find命令在后续的文章介绍。whereis事实上，whereis命令仅搜索特定类型的文件：二进制可执行文件、说明文档、源文件和其他特殊文件。whereis命令的

Arroganter·2024-02-02 20:49

卷积神经网络

卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。

冉然_7236·2024-02-02 19:15

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

原创分享【学习笔记——叙事进阶第四课：问题外化的访问】

邹庆会，持续原创分享第1385天，2022年5月12日课前提问：1、分享你对问题外化的理解2、外化，与内化、解构之间的关联3、外化的对话要如何施展?可以怎么运用？课程主要内容:*内化：问题的自我认同。我是。。。。*外化：我有一个低落的情绪。我有。。。案例：第一次见面――了解人对问题的影响力练习：生命自由书写：问题外化的实务操作（证明人对问题的影响力比较大）1、挑选适合进行外化的问题2、探索：问题对

邹庆会·2024-02-02 14:19

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

32.jpg1.参数VS超参数1.1什么是超参数（Hyperparameters）？比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，

Sunflow007·2024-02-02 13:58

快乐书法：“穴字头”和“木字头”

今天《快乐书法》已进入第四课：“穴字头”和“木字头”，由白玲珍老师主讲。

河南登封市东华镇袁村小学常老师·2024-02-02 13:42

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8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卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

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

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

吴恩达机器学习笔记十二 Sigmoid激活函数的替代方案激活函数的选择为什么要使用激活函数

在需求预测案例中，awareness这个输入可能不是二元(binary)的，或许是一点(alittlebit)、有些(somewhat)或完全(extremely)，此时相比将awareness规定为0、1，不如考虑概率，认为它是一个0-1之间的数。激活函数可以采用ReLU函数(rectifiedlinearunit)三个常用的激活函数使用线性激活函数也可以看作是没有激活函数。激活函数的选择输出层

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:52

吴恩达机器学习笔记十神经网络 TensorFlow 人工智能

神经网络：说几层的时候是指隐藏层及输出层，不包含输入层。例如下图是一个四层神经网络。前向传播(forwardpropagation)越靠近输出层，该层的神经元数量越少TensorFlow（张量流）实现神经网络的搭建sequential（）把两层顺序连接起来；如果有新的x，用predict()人工智能

爱学习的小仙女！·2024-02-02 08:22

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2024-02-02 07:17

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-02-02 05:02

【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建（适合新手阅读的超详细教程）

带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战：Python的主流应用领域之一，也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:00

2019-12-02第四课总结社交资产

社交资产：最前沿的社交思维和方法1、流量获取：每天认识一位新朋友2、转化：把朋友变为人脉和资源，可以让朋友帮你介绍朋友。3、贵人：吸引别人主动帮助你，为别人提供价值，不求回报，不计较得失，在未来你有需要的时候，别人也会同样待你。重点内容：当你接触到的越来越多，你的要求就会越来越高（事、人、物、书等各方面）举例：当你读过的书越来越多，你就会对书的内容、文笔、作者等方面有越高的要求。社交的本质是连接和

王大强丶·2024-02-02 02:30

第四课：打造个人品牌实现被动收入以及出书梦想（上）

注意：该付费内容为会员专属的提前预习内容，会员可以免费提前预习。1999元的标价并非实际购买价格，切勿直接在此购买。如需购买进阶课程请前往齐帆齐的《齐帆齐写作成长营》。我的4位数稿费新媒体文章几大特点，标题的重要性，最有代表性的20个标题讲解，爆文拆解，让你了解当下热文规律，写出精神物质双丰收的文章。

简书会员小管家·2024-02-01 21:55

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。

Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机

机器学习之心·2024-02-01 14:01

深度学习中的各种数据增强

引言随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

程序员奇奇·2024-02-01 14:35

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习卷积神经网络机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6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中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375

laafeer·2024-02-01 11:02

【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

一、计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度

Yaoyao2024·2024-02-01 09:50

应用keras建立ANN模型.

它提供了一系列高层次的构建模块，可以快速创建各种类型的神经网络模型，如全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。K

取名真难.·2024-02-01 07:34

大创项目推荐题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络大创项目推荐代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6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人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学

laafeer·2024-02-01 07:29

计算机设计大赛深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

iuerfee·2024-02-01 07:59

天赋天命营第四课收获：找不到天赋天命的原因

一、阻碍的意义你暂时找不到天赋天命的阻碍，其实不是天然的拒绝，而是考验和试金石。真正的天命是拦不住，是你内心最炽热的部分，没有对生活的热爱，你是感受不到天赋天命的。二、不配得意识正是你内心里有自己不配得这份天赋或者那份天命的意识，才让你找不到。三、对天赋天命的辨识度不高只有活在当下、专注投入才可能辨识到天赋天命。它藏在两个地方：一个是瞬间层面，那就是你眼里的光；一个是持续层面，那便是心流状态，或称

香江清水·2024-02-01 04:28

《正面管教》第四课：正面管教有时也要反面管教方法

正面管教的父母，有时也会采用反面的方法去养育孩子。比如在孩子犯错时，让孩子体会犯错的后果。父母们可能会迷惑，既然是正面管教，为什么还需要反面方法？今天我们就来详细聊聊正面管教中的反面管教方法。-1-为什么要反面方法？因为正面管教本来就不是正面的意思。还记得我们第一节课讲的“正面管教不是管教，而是自控”吗？Positive的本义是乐观的、自信的、建设性的、朝着成功的；而不是片面的正面意思。因此正面管

凯文讲书·2024-02-01 04:09

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。

丘小羽·2024-02-01 02:04

心理第四课——王文琪

1.印象最深的三个部分[]第二组同学讲述第二章意识与注意[]回答问题，有一人回答不上来整组站立，是非常独特的惩罚方式[]做小活动，体会注意的广度2.为什么印象最深？[]同学是对知识点大概的梳理，为老师讲课画重点奠定基础[]站立锻炼我们的注意力[]对注意的广度有更深的体会3.应该怎样做？[]虽然是对知识点大概的梳理，也应该认真对待[]上课要集中注意力[]不忽视课堂的每一个小活动，对理解知识点有更深的

王文琪v·2024-02-01 01:26

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计

西部小笼包·2024-01-31 23:33

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