深度学习
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lml77
这个作者很懒，什么都没留下…
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交叉熵和softmax回归
*交叉熵*softmax回归*多分类代码实现一、交叉熵二、 Softmax 回归三、 多分类代码实现Softmax 回归：原创 2019-03-24 19:48:07 · 406 阅读 · 0 评论 -
神经风格转换
*什么是神经风格转换？*深度卷积网络到底在学什么？*代价函数（Cost function）*一维到三维推广一、什么是神经风格转换？描述神经网络迁移:二、深度卷积网络到底在学什么？起初隐藏层可视化输出:中间隐藏层可视化输出：三、代价函数（Cost function）梯度下降：内容代价函数 ：风格代价函数：计算不同通道之间激活项的相关系数：...原创 2019-03-25 19:02:56 · 550 阅读 · 0 评论 -
OpenCV特征提取
*形态学转换*Canny 边缘检测*直方图*直方图均衡化*图像傅里叶变换*模板匹配一、形态学转换腐蚀：膨胀：开运算和闭运算：形态学梯度：二、Canny 边缘检测Canny 边界检测的代码：边界检测的结果：三、直方图多通道（BGR）直方图代码：原图和多通道（BGR）直方图：四、直方图均衡化五、图像傅里叶变换周期信号的傅里叶级数：...原创 2019-03-23 11:52:02 · 732 阅读 · 0 评论 -
迁移学习和Tensorboard
*使用开源的实现方案*迁移学习（Transfer Learning）*数据扩充*Tensorboard使用一、使用开源的实现方案二、迁移学习（Transfer Learning）例子：分类器：采取的方法：TensorFlow实现迁移学习：三、数据扩充随机裁剪：彩色转换：四、 Tensorboard使用背景在复杂的问题中，网络往往都是很复杂的。为了方便调试...原创 2019-03-26 16:50:35 · 344 阅读 · 0 评论