coursera 吴恩达 -- 第四课 卷积神经网络 ：第四周 Special applications: Face recognition & Neural style transfer

最新推荐文章于 2022-07-08 16:31:45 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 卷积神经网络
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第8题 True

吴恩达 深度学习 编程作业（4-4）- Face Recognition for the Happy House & Art: Neural Style Transfer
大树先生的博客
12-02 1万+
Part 1：Face Recognition for the Happy House Part 2：Deep Learning & Art: Neural Style Transfer
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(11)第四课 卷积神经网络-第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies）
肖泽的博客
03-30 1855
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12-09 440
吴恩达-deeplearning-第四课卷积神经网络-第四周 课程笔记 神经风格转换与人脸识别
苏三慎的博客
06-03 1041
课程来源：网易云课堂与coursera 一、神经风格转化 1、理论 问题描述：给定一张需要转化的内容图像（C）一张想要转化成的风格的图像（S），通过无监督学习的方法将其转化为有S风格的内容图像G。 解决方案：对C、S、G三个图像定义一个损失函数J，在对损失函数的优化过程中完成对G的训练，也就是说C、S是固定输入，G是通过训练优化的参数。 损失函数J分为两个部分：内容损失函数，与C、G有关；风...
吴恩达深度学习课程-第四周
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06-19 510
吴恩达深度学习第四周课程笔记
吴恩达机器学习（第四周）
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05-12 365
Neural Network:Representation Motivations Non-linear Hypotheses 在以下视频中将开始介绍神经网络这种机器学习算法。 由于特征值比较多的时候，使用简单的逻辑回归分类方法就不会很有效，所以在下面将会讲到神经网络在这方面应用的先进性。 10000*256 ans = 2560000 Neurons and the Brain ...
Coursera-吴恩达-机器学习-第五周-编程作业: Neural Networks Learning
qq1376725255的专栏
09-27 5300
本次文章内容： Coursera吴恩达机器学习课程，第五周编程作业。编程语言是Matlab。 学习算法分两部分进行理解，第一部分是根据code对算法进行综述，第二部分是代码。 0 Introduction  在这个练习中，将应用 backpropagation,实现神经网络来识别手写数字。 1 Neural Networks   Algorithm  Part 0 Initializ...
Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）
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01-26 1964
Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks） 文章目录Ex3_机器学习_吴恩达课程作业（Python）：多分类和神经网络（Multi-class Classification & Neural Networks）0. Pre-condition00. Self-created FunctionsloadData(path)：读取.mat数据loadWeight(path)：用于前
coursera-斯坦福-机器学习-吴恩达-第6周笔记-算法改进and机器学习系统设计
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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
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吴恩达深度学习deeplearning第四课第一周课后测验及编程作业（含答案）
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09-05
吴恩达 coursera 深度学习专项课程 第四课 卷积神经网络 全部作业答案代码、代码注释以及选择题答案，值得参考！
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08-27 145
前向传播-单样本神经网络的输出 第一层的传播过程如下： 第二层的传播过程如下： 对其向量化: x(3,1):3个特征，一个样本，为一个列向量 ：根据输入的行维度确定W的列维度，本层神经元的个数确定行维度 (4，1):根据本层神经元个数的个数确定行维度，列维度始终为1 的维度都为（4,1） 是一个标量，也可理解为（1,1） 输入层 我们把输入矩阵X记为a[0]。通常我们只计算隐藏层输出和输出层的输出，输入层是不用计算的。故把输入层层数上标记为0，即a[0]，也因此把这种单隐藏层神..
【吴恩达机器学习】第四周课程精简笔记——神经网络
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一去不复返的通信er
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第四周-深层神经网络 4.1 深层神经网络   深层神经网络其实就是包含更多隐藏层神经网络。如下图所示，分别列举了逻辑回归、1个隐藏层的神经网络、2个隐藏层的神经网络和5个隐藏层的神经网络模型结构。   注意：神经网络的层数=隐藏层的个数+1个输出层   介绍神经网络符号的含义: 符号 含义 LLL 层数(从0开始) n[L]n^{[L]}n[L] 第L层神经元的个数 a[L]a^{[L]}a[L] 第L层激活函数的输出 W[L]W^{[L]}W[L] 第L层的权重 b[L
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