第5章卷积神经网络一切都应该尽可能地简单,但不能过于简单。—艾伯特·爱因斯坦卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN或ConvNet)是一种具有局部连接、权重..
可以看出,不同卷积核可以对图像做出不同的处理,因此如果想要对图像做某种处理,比如图像清晰,可以将卷积核W作为未知参数在训练集上进行学习。 5.2 卷积神经网络 1 卷积神经网络引入 将卷积引入神经网络,只要将全连接换为卷积操作即可。 真实卷积应该是对上一层经过加权求和再加上偏置,最后经过激活函数进行归一化,不断...
目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络,使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络主要使用在图像和视频分析的各种任务(比如图像分类、人脸识别、物体识别、图像分割等)上,其准确率一般也远远超出了其他的神经网络模型。近年来卷积神经网络也广泛地应用到自然语言处理、推荐系统等...
第五章——》卷积神经网络(CNN) 特点:局部连接、权重共享、汇聚;这三个特点保证了局部不变性特征; 处理图像时的问题: 参数太多;导致训练效率降低,容易出现过拟合; 需要进行数据增强来提取局部不变性特征(图像的平移、旋转、缩放等操作): 组成:卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络、使用BP进行训练...
神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第五章习题解析 5-1 5-2 5-3 主要作用: 降维和升维: 每个1×1的卷积核都试图提取基于相同像素位置的特征的融合表达。可以实现特征升维和降维的目的。 比如,一张500 * 500且厚度depth为100 的图片在20个filter上做11的卷积,那么结果的大小为500500*20。
神经网络与深度学习[邱锡鹏] 第五章习题解析,#5-1#5-2#5-3主要作用:降维和升维:每个1×1的卷积核都试图提取基于相同像素位置的特征的融合表达。可以实现特征升维和降维的目的。比如,一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做11的卷积,那么结果的大小为500500
神经网络与深度学习邱锡鹏著第五章所有习题的答案 神经网络 邱锡鹏,题目目录序言第一题第二题第三题第四题第五题第六题第七题第八题第九题第十题第十一题第十二题第一题为什么平方损失函数不适用于分类问题答:平方误差过于严苛,必须是与预测值完全相同才行,并不符合分类
-, 视频播放量 62、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 漫长的岁月告别, 作者简介 古道边听风雨,相关视频:机器学习算法如何调参?这里有一份神经网络学习速率设置指南,深度学习有哪些trick?,这些神经网络调参细节,你都了解了吗,《
复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》终于出视频教程了!!草履虫都能看懂! 目标检测工程师六号 42 0 强推!不愧是李飞飞,一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了,新手小白秒上手!-人工智能/计算机视觉 吴恩达大模型LLM 1.1万 35 【MATLAB速成】这可能是全网...
【整整200集】不愧是李飞飞,一口把深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了,新手小白秒上手!-人工智能/计算机视觉 844 7 2:15:43 App 【卷积的本质是什么?】迪哥手把手教你怎么卷CNN,卷积神经网络CNN从入门到实战,草履虫都能听懂! 2045 71 1:03 App 【太全了】复旦教...