卷积神经网络搭建
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仅使用NumPy完成卷积神经网络CNN的搭建(附Python代码)
目前网络上存在很多编译好的机器学习、深度学习工具箱,在某些情况下,直接调用已经搭好的模型可能是非常方便且有效的,比如Caffe、TensorFlow工具箱,但这些工具箱需要的硬件资源比较多,不利于初学者实践和理解。因此,为了更好的理解并掌握相关
【方向】
6年前
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卷积神经网络概述及python实现
对于卷积神经网络(CNN)而言,相信很多读者并不陌生,该网络近年来在大多数领域都表现优异,尤其是在计算机视觉领域中。但是很多工作人员可能直接调用相关的深度学习工具箱搭建卷积神经网络模型,并不清楚其中具体的原理。本文将简单介绍卷积神经网络(CNN),方便读者大
【方向】
6年前
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老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)
人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用,尤其是在计算机视觉领域,深度学习就像继承了某些上帝的功能,无所不能,令人叹为观止。照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印
【方向】
6年前
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文科生如何理解卷积神经网络?
不愿意看那一堆公式符号,却想知道卷积神经网络(Convolutional Neural Network)如何做图像分辨?分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频,希望对你有帮助。 茫然 常有朋友问,我的Python和数据科学课程开在哪个学期,他们想过来蹭课。 不
王树义
6年前
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手把手教你用 TensorFlow 实现卷积神经网络(附代码)
在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章,感觉讲的特别直观明了,我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程,包括四个步骤: ● 图像输入(InputImage) ●
玄学酱
7年前
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深度学习笔记12:卷积神经网络的Tensorflow实现
在上一讲中,我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中,使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。在 DNN 的学习中,我们也是在手动搭建之后利用 Tensorflow 去重新实现一遍,一来为了能够对神经网络的传播机
技术小能手
6年前
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卷积神经网络VGG16这么简单,为什么没人能说清?
很多人想入门做深度学习,但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”,paper,包括很多深度学习框架官方给出的案例,给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神,但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂,模凌两可。比如说VGG1
技术小能手
6年前
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机器学习实战篇——用卷积神经网络算法在Kaggle上跑个分
之前的文章简单介绍了Kaggle平台以及如何用支撑向量(SVM)的机器学习算法识别手写数字图片。可见即使不用神经网络,传统的机器学习算法在图像识别的领域也能取得不错的成绩(我跑出来了97.2% 的正确率), 但是要将正确率再往上提升就会遇到瓶颈了。 此时,神
hongtao2018
6年前
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