機器學習總結之卷積神經網路一些點
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1 卷積層的使用：濾波器雖然是一個矩陣，但是深層角度來說是有很多種類的，比如整體邊緣濾波器，縱向邊緣濾波器，橫向邊緣濾波器，比如通過橫向邊緣濾波器就可以保留橫向邊緣資訊。事實上，卷積神經網路中的卷積核引數都是通過網路學習得出的，除了可以學到類似於橫向，縱向邊緣濾波器，還可以學到任意角度的邊緣濾波器。不僅如此，
機器學習13：卷積神經網路（CNN）
一、Why CNN for Image？ 1、對於一幅影象來說，用DNN全連線的話，引數會很多，而影象實際上是有很多冗餘的，有些地方的特徵可能不需要。而CNN其實是拿掉了DNN的一些引數。 2、識別工作中，有時候並不需要看整張圖，而只需要看部分位置如鳥嘴。不管鳥嘴出現在影象的哪個位置，
機器學習：利用卷積神經網路實現影象風格遷移 (一)
相信很多人都對之前大名鼎鼎的 Prisma 早有耳聞，Prisma 能夠將一張普通的影象轉換成各種藝術風格的影象，今天，我們將要介紹一下Prisma 這款軟體背後的演算法原理。就是發表於 2016 CVPR 一篇文章， “ Image Style Transf
機器學習演算法篇--卷積神經網路基礎（Convolutional Neural Network）
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吳恩達深度學習筆記之卷積神經網路(目標檢測)
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寫給程式設計師的機器學習入門 (八) - 卷積神經網路 (CNN) - 圖片分類和驗證碼識別
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機器學習之卷積神經網路（九）
摘要： 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋範圍內的周圍單元，對於大型影象處理有出色表現。 引言： 在傳統的機器學習中，通常是我們自己來尋找特徵，而深度學習中我們通過神經網路來自主的學習特診。在大量資
吳恩達深度學習筆記（deeplearning.ai）之卷積神經網路（CNN）（上）
1. Padding 在卷積操作中，過濾器（又稱核）的大小通常為奇數，如3x3，5x5。這樣的好處有兩點： 在特徵圖（二維卷積）中就會存在一箇中心畫素點。有一箇中心畫素點會十分方便，便於指出過濾器的位置。 在沒有padding的情況下，經過卷積操作，輸出的資
深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網路(CNN)
說明：這篇文章需要有一些相關的基礎知識，否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元 1.1 什麼是卷積？ 簡單來說，卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然後再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料)
深度學習之卷積神經網路入門（2）
卷積神經網路入門學 作者：hjimce 卷積神經網路演算法是n年前就有的演算法，只是近年來因為深度學習相關演算法為多層網路的訓練提供了新方法，然後現在電腦的計算能力已非當年的那種計算水平，同時現在的訓練資料很多，於是神經網路的相關演算法又重新火了起來，因此卷積神經網路就又
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部分預備知識可以先看博文，統一了一些專業名詞。 原文摘自，在此文中對原文增加了一些註釋和修改，統一了與之前博文的專業名詞說法，有助於理解。 ！！！如果讀者發現一些數學符號後面有一些奇怪的豎線，那是CSDN的Latex除了問題，大家自行過濾。 在經典的模式識
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