Ng深度學習課程-第四課第四周筆記摘要
人臉識別
One-Shot 學習
Siamese 網路
Triplet 損失
人臉驗證與二分類
風格遷移的代價函式
一維到三維推廣
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課程筆記 演算法將一幅圖片分為內容+風格，有了這兩像，圖片也就確定了，所以”生成圖片主要的思想，通過兩個損失函式（內容損失+風格損失）來進行迭代更新” 遷移學習總體分為三步: 建立內容損失函式 Jcontent(C,G)Jcontent(C,G)
《深度學習——Andrew Ng》第四課第三週程式設計作業
第三週的課程是目標檢測 ，程式設計作業是以yolo網路為主。程式設計作業的主要部分是對yolo網路輸出進行 anchor boxes過濾、IOU過濾、非極大抑制處理。 理論知識 交併比（Intersection-over-Union，IoU），目標檢測中使
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淺層神經網路： 一般地，輸入層不算在總層數內。只考慮隱藏層和輸出層的層數。 這個是當輸入是單一的訓練樣本時的計算過程，程式設計實現時也只是這四行程式碼。接下來是針對多個訓練樣本。 即是在原來單列的基礎上，再向後增加一列，每增
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卷積神經網路——目標檢測 3.1目標定位 1.分類與定位 分類問題可以有助於定位問題的解決，當識別完圖片型別之後我們可以讓神經網路的輸出增加幾個單元，從而輸出一個邊界框(bounding box)，具體而言就是多輸出4個數字（b_x, b_y, b_h, b_w）,在這
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Object Detection 1.Object localization 以前的分類問題經過softmax後輸出其屬於哪一類即可，對於目標定位，經過softmax後還得多輸出其位置資訊。
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卷積神經網路——人臉識別與神經風格轉換 4.1什麼是人臉識別？ 1.人臉驗證與人臉識別 驗證：輸入為影象、名字、ID等，輸出為輸入的影象與其宣告的是否是同一人； 識別：輸入為影象，輸出為該影象是否為資料庫中的影象之一，如果是給出ID。 2.人臉識別較人臉驗證更困難
吳恩達《深度學習》第四課第一週筆記
卷積神經網路——卷積神經網路 一、計算機視覺 1.計算機視覺的具體應用：影象識別、目標檢測、圖片風格轉換。在應用計算機視覺時要面臨一個挑戰：資料輸入大。例如：一張畫質為1000*1000*3的圖片，其所構建的神經網路中輸入特徵將是300W，這將消耗巨大的記憶體，因此要處理
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計算機中為了儲存一張圖片，需要儲存三個矩陣，它們分別對應圖片中的紅、綠、藍三種顏色通道。如果你的圖片大小為 64x64 畫素，那麼就有三個規模為 64x64 的矩陣，分別對應圖片中紅、綠、藍三種畫素的強度值。為了把這些畫素值放到一個特徵向量
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