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softmax模型和标准交叉熵损失的最大似然学习可能永不收敛。 因为它会继续学习越来越大的权重,使预测更加极端。 权重衰减等正则化策略能够防止这种情况。 半监督学习 P(x)产生的未标记样本和P(x,y)中的标记样本都用于估计P(y|x)或者根据x预测y 半监督学习指学习一个表示h=f(x),学习表示的目的是使相同类中的...
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深度学习之卷积神经网络cnn以及python案例图片中文本的识别 演讲人202x-11-11 目录 01.第一章：初识cnn 02.第二章：cnn卷积运算 03.第三章：cnn的池化运算 04.第四章：cnn的全连接 05.第五章：cnn总结与补充 06.第六章：python图片文本识别的案例 one 01 第一章：初识cnn 第一章：初识cnn 初识cnn与cnn的...
《深度学习与图像识别》课件卷积神经网络(CNN)原理与实践.ppt 1、卷积神经网络 CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是神经网络近些年来最重要的研究成果之一,也是深度学习理论和方法中的重要组成部分。卷积层(Convolutional Layer)卷积神经网络最主要的特征是在多层神经网络中引入了一种全新的隐藏层卷积...
循环神经网络(RNN)算法基本概念、理论及实例步骤,原始流行程序RNN,m详解及可加可改问题,改进自适应学习率RAdam与新优RNN程序详解,新优RNN程序可改建议及不同学习率对比与通用模板,股票预测问题用RNN求解与RNN函数关系式写法,RNN算法对意大利葡萄酒特征数据进行识别分类及图像识别分类。免费提供MATLAB程序。免费提供PPT...
通过训练深度神经网络来实现目标检测。常见的基于深度学习的方法有:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。 2、目标跟踪技术 目标跟踪是指在视频序列中跟踪目标的位置和运动轨迹。常见的目标跟踪技术包括: (1)基于模板匹配的方法 通过将目标的模板与视频帧进行匹配,来实现目标跟踪。常见的基于模板匹配的方法有...
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