吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业2

最新推荐文章于 2020-08-04 11:03:57 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 keras cnn
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博客提及吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业，聚焦于深度学习领域卷积神经网络相关内容。

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吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业

src="http://nbviewer.jupyter.org/github/HuaGuo1992/Blog/blob/master/%5BDeeplearning.ai%5DResidual_Networks.ipynb" width="850" height="2000">
吴恩达CNN卷积神经网络第2周作业ResNets
08-01
吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业ResNets
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业
02-07
吴恩达老师深度学习第四课卷积神经网络所有作业包含第四课，第一周，第二周，第三周，第四周的
【Coursera】吴恩达 deeplearning.ai 04.卷积神经网络 第二周 深度卷积神经网络 课程笔记
要加油
04-29 1005
深度卷积神经网络 2.1 为什么要进行实例化 实际上，在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架，往往也适用于其他任务。 2.2 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG LeNet-5 主要针对灰度图像 随着神经网络的加深，图像的高度nHnHn_H和宽度nWnWn_W在减小，信道数nCnCn_C一直在增加。 该神经网络中有一个至今仍在使用的模式： co...
吴恩达深度学习第四课——卷积神经网络（第二周）
weixin_44204324的博客
08-04 766
2.1经典神经网络 1、LeNet-5 首先看看LeNet-5的网络结构，假设你有一张32×32×1的图片，LeNet-5可以识别图中的手写数字，比如像这样手写数字7。LeNet-5是针对灰度图片训练的，所以图片的大小只有32×32×1。 如果我们从左往右看，随着网络越来越深，图像的高度和宽度在缩小，当时人们并不使用padding，或者总是使用valid卷积，这就是为什么每进行一次卷积，图像的高度和宽度都会缩小，它从最初的32×32缩小到28×28，再到14×14、10×10，最后只有5×5。与此同时，随
吴恩达深度学习第二课第二周作业
03-25
含作业文件+完整数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本，可以作为答案，如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码
吴恩达卷积神经网络，第一周作业PyTorch版本代码(gpu-cpu通用）
03-24
吴恩达卷积神经网络，第一周作业PyTorch版本代码(gpu-cpu通用） 1.PyCharm上运行的PyTorch项目 2.基础的卷积神经网络搭建 3.加入了gpu加速所需的代码 4.含数据集+cnn_utils.py【对原版本做了简化】 5.含训练、...
吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第三周作业 - 车辆识别YOLO.zip
01-30
YOLO,吴恩达课后编程作业,Course 4 - 卷积，训练model_data/yolov2.h5的项目，直接下载，查看我发的另一篇博客关于这个资源的使用
吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业Keras Tutorial.rar
08-01
在本资源"吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业Keras Tutorial.rar"中，我们聚焦于吴恩达教授的深度学习课程中关于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的第二周内容，重点是使用Keras库进行实践操作。...
吴恩达深度学习第二课第三周作业（含手势文件）
08-31
吴恩达深度学习第二课第三周作业，内含手势文件。且softmax与batchnorm均由自己手写的代码，正确实现，可在spyder上直接运行。手写代码不易，资源分数较高，请多多支持！另外也含有tensorflow的softmax代码。
吴恩达深度学习课程第二课第二周编程作业
02-12
该文件包含吴恩达深度学习课程第二课第二周编程作业的完整库文件和源代码，实现了小批量梯度下降、动量梯度下降、adam算法等等。
吴恩达深度学习第二课第二周编程作业
10-27
吴恩达深度学习第二课第二周编程作业，包括习题和答案
吴恩达-深度学习-卷积神经网络课后作业（quiz+编程作业）
09-04
吴恩达老师的深度学习课程的第四部分——卷积神经网络的课后作业，四周作业（包括课后的quiz和编程作业）都在里面，是搬运别人的资源，自己做了，感觉很不错。当时找资源时，各种痛苦，也受到了好心人的帮助，没有恶意抬高资源分数且内容全面。希望大家学习快乐~~
吴恩达DeepLearning，第二课第二周课程作业所需文件（不包括答案！！）
03-05
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimizaiton 。第二周的编程作业，没有附上答案，题目不会难，自己做更好。
吴恩达老师深度学习第二课第二周（2-2）资源文件（opt_utils.py，testCases.py）
04-25
包含：opt_utils.py，testCases.py，......亲测可用！
吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业1
学习者小烨的博客
03-08 693
吴恩达Deeplearning.ai卷积神经网络课程第二周作业1
深度学习笔记第二周：深度卷积神经网络
qq_39952389的博客
05-20 287
Classic Networks： LeNet（Handwritten digits recognition），AlexNet,  VGGNet Residual Network： In order to get better performance of the deep network, we inject residual blocks into the plain network. ...
卷积神经网络第二周 编程作业
weixin_42234769的博客
05-06 445
用keras框架完成检测图片是不是笑脸的模型： import numpy as np from keras import layers from keras.layers import Input, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatten, Conv2D from keras.layers import Avera...
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