不要加糖的初体验

如有不对之处请批评与赐教 1.神经网络的表示 一个简单的神经网络结构如下图。 神经网络可以分为输入层，隐藏层和输出层，其中输入层很好理解，就是我们是输入的数据x1,x2,x3等，输出层就是我们输出的结果，而中间这一层为什么叫隐藏层呢？因为我们见不到隐藏层中的东西，在训练过程中我们是不知道隐藏层里面的状况的。 其中，我们还用 来表示神经网络的层数，下标表示该层的第几个神经元，这个例子中隐藏层有...

根据吴恩达先生的深度学习视频，记录下自己学习的过程。 以下内容为个人见解，若有错误请指正赐教。 1.逻辑回归(logistic regression) 逻辑回归是一个用于二分类的回归分析，比如一张图片，如果图片有你要的目标就输出1作为结果，否则就输出0作为结果， 实际上并不一定是用于二分类，应该也可以用多次逻辑回归来进行多分类。 实际输出值 y,预测输出值，输入特征x ,逻辑回归的参数w，实数b表示偏差 在我们在做线性回归时经常有 ，来进行预测y。 而实际上，我们希望y的值在[0,1]之间，这

一、 darknet是YOLO作者自己编写的一个轻量级深度学习的框架 YOLO是目标检测的网络模型

一、写在开始 最近在学习YOLO V3，看了不少文章，有一些地方不是太理解，于是想用我自己的理解对这些地方进行解读。由于本人水平也不是很高，有些地方理解和解释可能不到位，欢迎大家批评指正。 二、YOLO V3流程 纯属个人理解，有错误请批评与赐教 YOLO 不像R-CNN,选择候选区域提取，yolo直接对图片的全局进行训练 ，提出了one-stage的概念，就是物体的定位与分类在一步中完成，在加快速度的同时，也能更好...

本人是观看了吴恩达先生的深度学习教程视频，在这里记录一下自己的思考与学习的过程。 由于本人水平所限，有错误与理解不到位之处，请批评与赐教 一、什么是神经网络 神经网络是一种计算模型，可以用于复杂的运算之中，我们到最后只需要输入值x，就会得到输出值y。 其中每一个神经元进行一种运算或运行一种函数，被称为激励函数。 在视频中举了一个例子，房价与房子大小的关系，是一种类似线性整流函数（Rectified Linear Unit, ReLU）的关系，这就是一种激励函数，也是一种简单的神经元。 当然，