基本概念 卷积运算 定义：$f_k(i,j)=\sum_{m,n}g_k(i-m,j-n)h_k(m,n),y_l=\sum_kw_{lk}f_k$ 稀疏交互(sparse interactions)：核的大小远小于输入的大小 参数共享(parameter sharing)：平移不变、深度线性叠加。 ...
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2018-07-22 14:02:56
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第5章-TensorFlow实现卷积神经网络CNN 5.1 卷积神经网络简介 卷积神经网络CNN最初是为了解决图像识别等问题设计的，当然现在的应用已经不限于图像和视频，也可以用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。 在深度学习出现之前，必须借助SIFT、HoG等算法提取出有效而丰富的特征，再集合 ...
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2018-07-22 13:03:24
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import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import tensorflow as tf
import numpy as np def weight_variable(in_shape): # 截断... ...
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2018-07-21 22:50:00
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2.1为什么要进行实例探究 （1）就跟学编程一样，先看看别人怎么写的，可以模仿。 （2）在计算机视觉中一个有用的模型，，用在另一个业务中也一般有效，所以可以借鉴。 （3）本周会介绍的一些卷积方面的经典网络经典的包括：LeNet、AlexNet、VGG；流行的包括：ResNet、Inception，如 ...
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2018-07-16 23:11:31
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1.1计算机视觉 （1）计算机视觉的应用包括图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等，下图展示了风格迁移案例： （2）图像的特征量非常之大，比如一个3通道的1000*1000的照片，其特征为3*1000*1000达到300万，如果第一个隐藏层有1000个单元那么W[1]有20亿个参数，计算量不仅大， ...
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2018-07-15 23:15:09
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[翻译] 神经网络的直观解释 2017/07/27 17:36 这篇文章原地址为An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂。 什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？ 卷积神经网络（ConvNets ...
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2018-07-14 21:33:21
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#coding:utf-8 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() image = tf.random_normal([1, 112, 96, 3]) in_channels = 3 out_channels = 32 kernel_size... ...
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2018-07-14 13:13:26
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深度学习是一个框架，包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N ...
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2018-07-11 19:52:55
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1.1欢迎 主要讲了五门课的内容： 第一门课：神经网络基础，构建网络等； 第二门课：神经网络的训练技巧； 第三门课：构建机器学习系统的一些策略，下一步该怎么走（吴恩达老师新书《Machine Learning Yearning》就是针对这个以及上一课）； 第四门课：卷积神经网络相关； 第五门课：循环 ...
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2018-07-08 15:40:45
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原文地址：http://www.hackcv.com/index.php/archives/104/?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io 卷积神经网络的四个基本操作: 1、卷积 2、非线性处理（Relu） 3、赤化或 ...
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2018-07-07 17:44:35
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