参考<deeplearning.ai 卷积神经网络 Week 2 听课笔记>. 1. AlexNet(Krizhevsky et al. 2012),8层网络. 学会计算每一层的输出的shape:对于卷积层,输出的边长 =(输入的边长 - filter的边长)/ 步长 + 1,输出的通道数等于filter的数量.每个filter的通道数等于输入的通道数.卷积层的参数 = filter的长 * filter的宽 * 输入的通道数 * filter的数量.池化层没有需要学习的参数. 图中分成两个通…

------------------java_入门到精通_听课笔记bayaim_20181120--------------------------------- Java的三种技术架构: JAVAEE:Java Platform Enterprise Edition,开发企业环境下的应用程序,主要针对web程序开发: JAVASE:Java Platform Standard Edition,完成桌面应用程序的开发,是其它两者的基础: JAVAME:Java Platform Micro Ed…

最近有空重头学习了一遍孔浩老师的 Struts2 教程,重新写了一份听课笔记.后面常用 form 标签.服务器端验证.异常处理因为时间问题,没有来得及整理.后续我会抽空补上.最近忙着准备笔试.面试. Struts2学习笔记(孔浩老师版,李威整理)20150518.rar…

BW/4HANA听课笔记 1.本地SQL,BW/4HANA对象和HANA VIEW互相访问: 2.高级分析功能数据分析预测: 3.InfoOjbect:Characteristics(维度),Key figures(度量) Characteristics支持时间,层级,多语言支持: Key figures不可累积库存,金额单位的度量: aDSO:高级存储物件; 创建类似数据库表.构建模型. 没有复杂结构,星形结构. CompositeProviders:虚拟混合数据集市 做数据union,joi…

本系列文章由birdlove1987编写.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/24601215 1.3D数学是一门和计算机几何相关的学科.计算几何则是研究用数值方法解决几何问题的学科. 3D数学解说怎样在3D空间中准确度量位置.距离和角度. 2.在3D数学里使用最广泛的度量体系是笛卡尔坐标系统.(笛卡尔数学由法国数学家Rene Descartes发明,并以他的名字命名) 3.关于数的类型:实数包括有理数和…

本系列文章由birdlove1987编写,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/zhurui_idea/article/details/25339595 方位和角位移的基本概念 什么是方位.角位移? 直观的说,我们知道,物体的"方位"主要描写叙述物体的朝向,然而,"方向"和"方位"并不全然一样.向量有"方向"但没有"方位",差别在于,当一个向量指向特定方向时,能够让向量自转…

下面是一些概念只是一个简单的解释,这里是它的一个简单的了解! 当人们谈论,我能理解有关. 1.正交投影: 投影.这意味着降维操作. 全部的点都被拉平至垂直的轴(2D)或平面(3D)上.这样的类型的投影称作正交投影或平行投影. 2.镜像: 镜像也叫做反射,其作用是将物体沿直线(2D中)或者平面(3D)中"翻折",就像你和镜子中的你关系. 还是非常好理解的. 使缩放因子K(上一篇有提到)为-1,就非常easy得到镜像变换. 3.切变: 切变是一种坐标系"扭曲"的变换.非…

1. 传统的边缘检测(比如Sobel)手工设计了3*3的filter(或者叫kernel)的9个权重,在深度学习中,这9个权重都是学习出来的参数,会比手工设计的filter更好,不但可以提取90度.0度的边缘,也可以提取出任意朝向的边缘(比如73度).把这9个权重当成参数的思想已经成为计算机视觉中最为有效的思想之一. 2. Padding 对于原始的卷积操作,原图分辨率为n*n,filter分辨率为f*f,则卷积后的结果是 (n-f+1)*(n-f+1).有两个缺点:1)每次卷积操作都会把图像缩…

这门课是讲一些分析机器学习问题的方法,如何更快速高效的优化机器学习系统,以及NG自己的工程经验和教训. 1. 正交化(Othogonalization) 设计机器学习系统时需要面对一个问题是:可以尝试和改变的东西太多太多了.牛逼的机器学习专家很清楚自己要调什么以达到什么目的,这个调参和效果一一对应的关系就是所谓的正交化,调整一个参数的时候,只调整一个对应的性质.或者说各种性质互相正交,互不影响. 机器学习的一般性步骤: 1)在训练集上表现足够好,如果不够好的话,则尝试更大的神经网络.用更好的优化…

1. 如何走上人工智能的研究的?Bengio说他小时候读了很多科幻小说,1985年(64年出生,21岁)研究生阶段开始阅读神经网络方面的论文,对这个领域产生了热情. 2. 如何看深度学习这些年的发展?Bengio说他们从实验.直觉入手,然后才提出理论,比如为什么反向传播有效,为什么深度这么重要.2000年开始研究深度神经网络的时候,他们只是很直觉的认为神经网络更深才会更强大,并不清楚怎么论证,最初的实验也没有成功. 3. 和30年前相比,有哪些东西是很重要的,它们后来被证明是以正确的,又有哪些最…