卷积神经网络图示

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一文入门卷积神经网络：CNN通俗解析

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【方向】 5年前 17279

(CS231-2017)卷积神经网络视觉识别：线性分类(1)

本文为CS231n-2017 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition中Note:Linear Classification的中文翻译 线性分类 在上一节中我们介绍了图像分类的问题，这个问题中讲
郭大瘦 6年前 1102

DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换

一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi，但是演技好尴尬，233333 啥是人脸识别就不用介绍了，下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One-shot(一次)学习 假设我们发财了，开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进，所以想
marsggbo 6年前 1502

忽悠神经网络指南：教你如何把深度学习模型骗得七荤八素

知己知彼，无论你是想成为黑客（最好不要！）或防范未来黑客的入侵，都有必要来了解一下如何骗过由海量数据训练出来的深度学习模型。 只要有程序员还在编程，黑客们就会不遗余力地找寻利用这些程序的方法。恶意黑客更是会利用程序中最为微小的漏洞来侵入系统，窃取数据，对系统
技术小能手 6年前 3073

循环神经网络惊人的有效性

理解训练过程 我们已经看见训练结束后的结果令人印象深刻，但是它到底是如何运作的呢？现在跑两个小实验来一探究竟。 训练时输出文本的进化 首先，观察模型在训练时输出文本的不断进化是很有意思的。例如，我使用托尔斯泰的《战争与和平》来训练LSTM，并在训练过程中每迭代
Chin2018 6年前 1736

DeepLearning.ai学习笔记（二）改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化--Week2优化算法

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多，达到了500万以上，那么此时如果按照传统的梯度下降算法，那么训练模型所花费的时间将非常巨大，所以我们对数据做如下处理： 如图所示，我们以1000为单位，将数据进行划分，令\(x^{\{1\}}
marsggbo 6年前 725

辨别真假数据科学家必备手册:深度学习45个基础问题（附答案）

简介 早在2009年，深度学习还只是一个新兴领域，只有少数人认为它是一个多产的研究方向。今天，深度学习正在被用来开发那些过去被认为是不可能完成的应用。 语音识别，图像识别，数据中的模式识别，照片中的对象分类，字符文本生成，自动驾驶汽车等等只是其中几个示例。因
小旋风柴进 7年前 2827

用这种方法实现无监督端到端图像分类！（附论文）

聚类是一种在计算机视觉被广泛应用和研究的无监督学习方法，但几乎未在大规模数据集上的视觉特征端到端训练中被采用过。在本文中，Facebook AI 研究院提出了深度聚类（DeepCluster），一种联合学习神经网络参数和获取特征的聚类分配的聚类方法。在 Ima
技术小能手 5年前 3366

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