吴恩达CNN卷积神经网络第2周作业ResNets

最新推荐文章于 2024-09-23 23:37:32 发布
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该博客围绕吴恩达CNN神经网络课程第2作业ResNets展开，虽无具体内容，但可知与卷积神经网络及残差网络相关，在信息技术领域的深度学习方向有重要意义。

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吴恩达《卷积神经网络》02——经典卷积网络
Serendipity_zyx的博客
10-23 616
文章目录一、LeNet-5二、AlexNet三、VGG-16四、ResNets1. Why ResNets Work五、Inception Network1. 1x1 Convolutions2. Inception Network Motivation3. 计算成本问题4. Inception Network六、其他1. 使用开源的实现方案2. 迁移学习（Transfer Learning）3. 数据增强（Data Augmentation）4. 计算机视觉现状（State of Computer Vis
吴恩达深度学习 4.2 卷积神经网络-深度卷积模型
weixin_43638099的博客
11-01 1411
1. 知识点 常用的卷积网络 LeNet-5:输入数据比较小，输入数据颜色通道数为1, 没有用pad扩展，图片大小在逐渐缩小。 AlexNet:输入数据比较大，输入数据通道数为3，过滤器参数更多。 VGG-16:过滤器3*3，stride=1，same扩展模式。池化器2*2，stride=2。 ResNet 普通神经网络： 增加short cut的神经网络：增加一个从a[l]到a[l+2]的直接连接。增加short cu...
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
03-08 711
吴恩达Deeplearning.ai卷积神经网络课程第二周作业1
吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业Keras Tutorial.rar
08-01
吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业Keras Tutorial.rar
【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 1035
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...
Andrew Ng-Convolutional Neural Networks 第二周作业 Residual Networks
luolia233的博客
03-25 539
来到残差网络了。这周的作业最终是一个50层的残差网络，作业上说明了，只会进行两次迭代来测试代码，然而这两次就已经花了近十分钟的时间，所以如果要做完完整的二十次迭代要上小时（using CPU）。。所以后面就附带了他们已经训练好的二十次迭代之后的结果给我们演示一次结果……最终的准确率是86%。放代码：import numpy as np from keras import layers from k...
吴恩达CNN课程第2周：深度理解ResNets架构
吴恩达的CNN课程是深度学习领域广受认可的课程之一，它旨在为学生提供卷积神经网络（CNN）的深入理解。在课程的第二周中，学生将接触到一种特别的网络架构——残差网络（Residual Networks，简称ResNets）。ResNets...
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）2.3-2.4
最新发布
weixin_43597208的博客
09-23 1236
它解释了其中的原因，至少可以说明，如何构建更深层次的 ResNets 网络的同时还不降低它们在训练集上的效率。[𝑙]的信息直接到达神经网络的深层，不再沿着主路径传递，这就意味着最后这个等式(𝑎[𝑙+2] = 𝑔(𝑧[𝑙+2]))去掉了，取而代之的是另一个 ReLU 非线性函数，仍然对𝑧[𝑙+2]进行 𝑔函数处理，但这次要加上𝑎[𝑙]，即：𝑎[𝑙+2] = 𝑔(𝑧[𝑙+2] + 𝑎[𝑙])，也就是加上的这个𝑎[𝑙]产生了一个残差块。
吴恩达卷积神经网络学习笔记【第二周 深度卷积神经网络】
zhouv_的博客
03-20 312
吴恩达卷积神经网络学习笔记【第二周 深度卷积神经网络】 目录 吴恩达卷积神经网络学习笔记【第二周 深度卷积神经网络】 2.1实例探究 2.2 经典网络 LeNet AlexNet VGG-16 VGG-19 2.3残差网络 2.1实例探究 在图像识别方面 效果好的神经网络框架往往具有借鉴性； 2.2 经典网络 推荐了两篇论文 AlexNet大概有6000w参数 而 LeNet只有60K 因此AlexNet可以识别区分很多相似的特征 VGG网络结构很有规律 图像缩小和信道增加...
吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业2
学习者小烨的博客
03-08 1144
吴恩达深度学习卷积神经网络第二周作业
Coursera-吴恩达-深度学习-第四门课-卷积神经网络 -week4-编程作业
qq1376725255的专栏
02-25 1398
本文章内容： Coursera吴恩达深度学习课程， 第四课： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 第四周：特殊应用：人脸识别和神经风格转换（Special applications: Face recognition &Neural style transfer） 编程作业     1 - Problem Statement Neur...
吴恩达深度学习 | (19) 卷积神经网络专项课程第二周编程作业
sdu_hao的博客
12-26 3317
吴恩达深度学习专项课程的所有实验均采用iPython Notebooks实现，不熟悉的朋友可以提前使用一下Notebooks。本周的实验包括两个小实验：实验1主要介绍了一种更高级的深度学习框架Keras的一些用法，并使用Keras构建了一个简单的卷积神经网络，完成图像2分类任务，相比于Tensorflow，Keras是一种更高级别的抽象，用法相对来说更简单方便，开发效率非常高。虽然Keras具有很...
coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 ：第二周 Deep convolutional models
qq_25436597的博客
02-25 2167
拖延症严重0.0
吴恩达深度学习CNN作业:Convolutional Neural Networks: Step by Step
meijie2018_1的博客
07-30 573
吴恩达《卷积神经网络》（第二周上半部分）
蛋黄儿
03-03 1178
卷积神经网络（第二周上半部分） 2.2 经典网络 这节课来看下几个经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet、VGGNet。 一、LeNet-5网络 先看下LeNet-5网络，假设你有一张32 * 32 * 1 的图片，LeNet-5可以识别图片中的手写数字，比如下面的手写数字7，LeNet-5是针对灰度图像训练的，所以图片的大小只有32 * 32 * 1，实际上LeNet-5的...
吴恩达CNN卷积神经网络第二周作业Keras Tutorial
meijie2018_1的博客
08-01 300
吴恩达深度学习编程作业0402——ResNets
weix1235的博客
10-06 247
前言 本次练习旨在通过使用残差网络帮助我们训练一个深层的卷积网络，在过去深层的网络意味着复杂的函数，很难去实践。残差网络帮助我们让实践变得可行。 具体操作： 1.构建残差网络的块 2.将块连接到一起去训练一个用于图片分类的残差网络 (使用Keras实现) 加载包报错1： ImportError: cannot import name 'plot_model' from 'keras.utils' 过去已经出现过此问题，是版本更新引起的，修改表达方式如下： from keras.utils.vis_util
深度学习-卷积神经网络 吴恩达第四课第一周作业2答案(Convolutional Neural Networks: Application)
Brianone的博客
05-10 1056
import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework im...
吴恩达卷积神经网络第二周编程作业答案
本文件“02-第四课第二周编程作业.zip”源自吴恩达教授在Coursera平台上开设的《深度学习专项课程》中的第四门课程——《卷积神经网络》的第二周内容，主要聚焦于CNN的基础构建模块及其前向传播与反向传播的实现细节...
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