将图片x输入到CNN中,然后取出CNN中某一层L(可以是卷积、池化阶段的隐藏层,也可以是FNN中的隐藏层)的输出O,然后将L中的正值调大、负值调小得到一个新的输出O′,然后通过梯度下降找到一张新的图片x′使层L的输出为O′,这个x′就是我们要的结果。直观理解的话,也就是让CNN夸大它所看到的内容。 (9) (10)...
深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 咨询详情继续了解课程详情 0 数学基础需要很好吗 这取决于你的需求,如果想用深度学习做应用的话,数学基础到会求导,矩阵乘法,了解方差标准差概率分布,再加上中学的一些几何知识这个程度即可看懂大半的课程,也不妨碍写代码。当然,如果想彻底理解深度学习背后的数学原理,...
受限:对于深度学习项目,尤其是涉及卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等复杂模型,以及大型数据集的训练,显卡(尤其是GPU)通常是必不可少的。GPU提供了强大的并行计算能力,极大地加速了深度学习模型的训练速度。没有显卡,进行这类项目时会遇到以下问题: ...