DEADLINE: 2020-08-01 22:00 写在最前面: 本周学习的是卷积神经网络,是本课程重点中的重点,大家务必要熟练掌握. 本周的学习任务包括 视频学习 . 代码练习 .论文讲解 三部分. 1. 视频学习 ● 深度学习的数学基础 (下载地址:https://www.jianguoyun.com/p/DStBQ98QrKKIBhis-K4D) 这部分是桑老师给课程加的内容,大家看看,科普下就好,看不太明白也没有关系 有部分同学事已经学过这些视频,可以略过 ● 卷积神经网络 (下载地址…

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在 将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值 请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R…

Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经 元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…

CNN学习笔记:卷积神经网络 卷积神经网络 基本结构 卷积神经网络是一种层次模型,其输入是原始数据,如RGB图像.音频等.卷积神经网络通过卷积(convolution)操作.汇合(pooling)操作和非线性激活函数的映射等一系列操作的层层堆叠,将高层语义信息逐层由原始信息中抽取出来,逐层抽象. 将信息逐渐抽象出来的过程称为前馈运算(Feed-Forward).通过计算预测值与真实值之间的误差和损失,凭借反向传播算法(Back-Propagation algorithm)将误差或损失由最后一层逐…

                             学习第二周(Java基本程序设计结构)      这一周,着重学习了Java的简单程序设计实现及运行,通过自己操作,发现Java的程序语法大面积的与C语言重合,这无疑对我的Java学习减轻了负担,但同时也要更加注重Java与C语言存在的差异,必须清楚区分它们,才能更好的运用它们.      Java的数据类型中,有两个是我第一次接触了解,那就是布尔类型(Boolean类型)和字节类型(byte类型),对于它们的应用,我在编写程序时暂且没有…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以解决图像识别.时间序列信息问题.深度学习之前,借助SIFT.HoG等算法提取特征,集合SVM等机器学习算法识别图像. SIFT,缩放.平移.旋转.视角转变.亮度调整畸变的一定程度内,具有不变性.有局限性,ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上,常年难以突破. 卷积神经网络提取特征效果更好,分类训练时自动提取最有效特征.卷积神经网络CNN,降低图像数据预处理要求,避免复杂特征工程.CNN使用…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

一.卷积 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种在空间上共享参数的神经网络.使用数层卷积,而不是数层的矩阵相乘.在图像的处理过程中,每一张图片都可以看成一张“薄饼”,其中包括了图片的高度.宽度和深度(即颜色,用RGB表示). 在不改变权重的情况下,把这个上方具有k个输出的小神经网络对应的小块滑遍整个图像,可以得到一个宽度.高度不同,而且深度也不同的新图像. 卷积时有很多种填充图像的方法,以下主要介绍两种,一种是相同填充,一种是有效填充. 如图中紫色方框所…

怎么说,在各种感觉中h5学习的第二周已经过来了,先总结一下,感觉学习h5是一件让我爱恨交加的事,学会一些新的知识并把它成功运行出来的时候是非常激动和兴奋的,但是有时候搞不懂一个标签或者属性的时候,就有了把电脑砸了的冲动!!!!!!额...好吧,再纠结也并没有什么卵用.还是把这周的总结感悟写一下吧. 这周主要接触的H5知识有CSS盒子模型,浮动与定位,HTML的新增结构标签,[html5]表单新增结构标签,以及CSS过渡和动画. 下面讲一下盒子模型和定位 1.CSS盒子模型 在CSS的学习中,盒模…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…