该笔记介绍的是《卷积神经网络》系列第四周：特殊应用（2)神经风格转换 主要内容有： 1.神经风格转换 2.卷积网络隐藏单元可视化显示 3.神经风格转换代价函数 4.内容代价函数 5.风格代价函数 *6.数据从一维到三维的推广 神经风格转换 把C(content)内容图片转化为风格类似S(style) ...
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2018-04-15 21:05:16
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参考： "Deep Learning TensorFlow (14) CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet" 先前的研究已经证明，拥有至少一个隐层的神经网络是一个 通用的近似器 ，只要提高网络的深度，可以近似任何连续函数。因此，理想情况下，只要网络不过拟合，深度神经网络应该是越深越好。但是 ...
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2018-04-13 21:23:37
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一、卷积神经网络的应用场景 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。 卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志，应用在机器人和无人车等载具。 二、卷积神经网络的特点 使用CNN ...
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2018-04-13 16:13:46
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原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutiona ...
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2018-04-11 10:41:37
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MNIST数据集下载： 1 使用逻辑回归： 结果： 2 使用神经网络： 结果： 3 使用卷积神经网络： 结果： ...
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2018-04-09 14:49:46
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一.三维卷积(Convolutions over Volumes) 前面已经讲解了对二维图像做卷积了，现在看看如何在三维立体上执行卷积。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3 指的是三个颜色通道，你可以把它想象 ...
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2018-04-09 00:29:02
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这几年深度学习快速发展，在图像识别、语音识别、物体识别等各种场景上取得了巨大的成功，例如AlphaGo击败世界围棋冠军，iPhone X内置了人脸识别解锁功能等等，很多AI产品在世界上引起了很大的轰动。在这场深度学习革命中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简 ...
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2018-04-05 23:16:02
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一.计算机视觉 把神经网络应用于计算机视觉时，有一个很大的挑战，就是数据的输入可能会非常大。举个例子，在过去的课程中，你们一般操作的都是 64×64 的小图片，实际上，它的数据量是 64×64×3，因为每张图片都有 3 个颜色通道。如果计算一下的话，可得知数据量为 12288，所以我们的特征向量。 ...
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2018-04-04 23:22:58
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摘要 最近在学习 ng 的神经网络入门。先记录一笔，一些概念 CNN( conventional Neual Network) 卷积神经网络 RNN(Recurrent neural network) 递归神经网络 误差函数 logistic regression 求导 正向传播、反向传播 单层神经 ...
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2018-04-04 16:09:47
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源 | 小象 文 | 小象君近日，GitHub发布一则通知，深度学习框架Caffe现已将代码并入了PyTorch。Caffe（卷积神经网络框架），全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe2是开源Caffe
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2018-04-03 18:14:28
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