卷积和池化在深度学习中的作用是对图像和文本信息提取特征的常用方式，特别是在分类领域 卷积：通过不同的卷积核与图像或文本数据矩阵 进行矩阵相乘，得到不同特征的若干组训练特征数据 池化：池化通常有两种最大池化（max-pooling）和平均池化，最大池化就是在一块矩阵区域（比如2X2，4个像素点），取最 ...
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2020-03-15 09:28:35
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YOLOV1： 摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就可以直接预测物体的bounding box和类别概率。算法的优点有很多： 速度快，Titan X: 45fps。加速版则能达到150fps。 基于全局信息检测而不是生成region proposal的方法， ...
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2020-03-14 20:22:24
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RNN 的前提补充 - 介绍 n-gram 和 fixed 窗口这两种方式的, 词预测原理. ...
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2020-03-13 01:29:07
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论文网址：https://arxiv.org/abs/1801.07698 一、介绍 基于深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）的大尺度的人脸识别的主要任务就是设计合适的损失函数以增强模型的判别能力。中心损失（Centre loss）惩 ...
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2020-03-03 22:17:56
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关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络，是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下： INPUT层这是神经网络的输入，输入图像的尺寸统一为32×32。 C１层输入图片：32×32 卷积核大小：5×5 卷积核种类：6 输出feature map大小：28×28 神经元数量 ...
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2020-03-02 23:02:30
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1. 2维数据从卷积神经网络框架，到如何使用它进行图像识别、对象检测、人脸识别与神经网络转换即使大部分讨论的图像数据，某种意义上而言都是2D数据，考虑到图像如此普遍许多所掌握的思想不仅局限于2D图像，甚至可以延伸至1D，乃至3D数据 关于2D卷积，可能会输入一个14×14的图像，并使用一个5×5的过 ...
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2020-03-01 19:47:27
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无监督预训练网络 卷积神经网络 循环神经网络 递归神经网络 机器学习，深度学习代做 图像处理 代做机器学习深度学习算法 knn kmeans 聚类分析 图像识别 图像分割 超分辨率图像算法分析 常见深度学习算法LeNet AlexNet SPPNet等等 vx：wxid910000 扣扣：27738 ...
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2020-03-01 14:47:53
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之前一直想画这样的： 这样的： 这样的： 解决方案1 找了很多发现了这几个神奇的网站，卷积神经网络画图神器ConvNetDraw 画出来长这样 NN SVG ★★★★ 提供 三种典型 的神经网络绘图风格，个性化参数多 交互式绘图 解决方案2 自己用ppt画 我画出来是这样的 怎么画呢？ 1. 插入图 ...
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2020-02-28 18:35:18
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构建全卷积神经网络的构造模块我们已经掌握得差不多了，下面来看个例子。 假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。 我用的 ...
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2020-02-27 20:59:21
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上节课，我们讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度卷积神经网络的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。 假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为x，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络。针对这个示 ...
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2020-02-27 20:50:12
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