Ng深度学习课程-第四课第一周笔记摘要

最新推荐文章于 2024-08-30 10:57:50 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-30 10:57:50 发布 · 244 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #Ng

本文深入探讨了卷积神经网络的基本原理，包括边缘检测、padding、卷积步长、三维卷积、池化层等核心概念。通过实例分析，解释了激活函数尺寸计算和卷积层参数设置的方法。此外，文章还讨论了卷积神经网络的优势及其在图像识别领域的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

卷积神经网络

边缘检测

padding

卷积步长

三维卷积

池化层

卷积神经网络示例

activation Size就是将对应前一列所有数的乘积，而卷积1的参数是5*5*8+8=208。FC3层是400*120+1=48001

为什么使用卷积？

吴恩达《深度学习》第四课第一周笔记
u013093426的博客
07-15 1783
卷积神经网络——卷积神经网络 一、计算机视觉 1.计算机视觉的具体应用：图像识别、目标检测、图片风格转换。在应用计算机视觉时要面临一个挑战：数据输入大。例如：一张画质为1000*1000*3的图片，其所构建的神经网络中输入特征将是300W，这将消耗巨大的内存，因此要处理这样庞大的神经网络，必须使用卷积技术来构建神经网络。 二、边缘检测 1卷积计算：卷积计算作为卷积神经网络的基础，其最基...
Ng深度学习笔记-卷积神经网络-目标检测
DoloresFinch的博客
11-29 299
目标定位 符号表示： 图片左上角的坐标为(0,0)(0,0)(0,0)，右下角标记为(1,1)(1,1)(1,1)。 红色方框的中心点(bxb_{x}bx​,byb_{y}by​)，边界框的高度为bhb_{h}bh​，宽度为bwb_{w}bw​。 因此训练集不仅包含神经网络要预测的对象分类标签，还要包含表示边界框的这四个数字，接着采用监督学习算法，输出一个分类标签，还有四个参数值，从而给出检测对象的边框位置。 如何为监督学习任务定义目标标签 yyy： 这有四个分类，神经网络输出的是这四个数字和一个分类标签
吴恩达深度学习第四课第一周作业
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
吴恩达神经网络和深度学习-学习笔记-32-卷积神经网络示例
真理无穷，进一步有进一步的欢喜
07-23 727
一个典型的神经网络 第一卷积层Conv1输入数据：32×32×3。 第一卷积层Conv1过滤器：维度5×5，步长1，填充0，过滤器6个。 输出维度为32-5+1=28×28×6 第一池化层Pool1输入数据：28×28×6。 第一池化层Pool1过滤器：维度2×2，步长2，填充0。 输出维度为28/2=14×14×6 第二卷积层Conv2输入数据：14×14×6。 第一卷积层Conv2...
1.10卷积神经网络笔记——事例
qq_30979017的博客
03-08 418
1.卷积神经网络模型常见组成形式构建神经网络完成手写数字识别，这个网络模型受经典网络模型LeNet—5启发，许多参数选择和LeNet—5相似。卷积层输入32*32*3矩阵，过滤器参数如图，有6个过滤器，加上偏差，再应用非线性函数 ，输出Conv1 28*28*6；池化层采用maxpool ，f=2，s=2，相当于这层H、W维度减少一半 ，输出Pool1 14*14*6。conv1+pool1作为L...
Keras中几个重要函数用法
一花一世界 一叶一菩提
04-28 6万+
一般模块都需导入包： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.layers import Embedding, LS
斯坦福NG《机器学习基石》课程笔记：第四至六课
#### 第四课.pdf 此文件可能涵盖了机器学习中的一些基础算法，例如线性回归、逻辑回归等，它们是理解更复杂模型之前的基础。课程可能会讲解这些模型的数学原理、算法流程以及如何在实践中应用这些算法。 #### 第五...
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 1866
第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studies） 文章目录第四门课 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）第二周 深度卷积网络：实例探究（Deep convolutional models: case studie...
深度学习基础--损失函数
最新发布
wang6562009的专栏
08-30 1996
前三章分别介绍了线性回归、浅层神经网络和深度神经网络。这些都属于函数家族，能够实现从输入到输出的映射，其具体的函数取决于模型参数 ϕ\phiϕ。在训练这些模型时，我们的目标是找到能够为特定任务提供最优输入输出映射的参数。本章将详细阐述“最优映射”的含义。 要定义“最优映射”，首先需要一组训练数据集 {xi,yi}\{x_i, y_i\}{xi​,yi​}，即输入和输出的配对。损失函数（Loss Function）L[ϕ]L[\phi]L[ϕ] 能够返回一个数值，这个数值描述了模型预测 f(xi,ϕ)f(x_
【机器学习算法基础】（基础机器学习课程）-01-机器学习介绍-笔记
g1997c的博客
06-22 1166
机器学习是一种通过算法从数据中自动学习并改进性能的技术。它能够从历史数据中提取规律，并应用这些规律对新数据进行预测或决策。简单来说，就是教计算机从大量数据中总结规律，然后用这些规律来解决新问题。机器学习是一门发展迅速的技术，已在多个领域取得了显著成果。本课程将系统地介绍机器学习的基本概念、算法和应用，帮助读者掌握机器学习的核心技术，并能够将其应用于实际问题。​​​​​​​。
Keras学习笔记（一）
jiantsing的专栏
05-23 7万+
1.Dense 全连接层（对上一层的神经元进行全部连接，实现特征的非线性组合） keras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_r
深度学习系列--2.神经网络模型参数选择
a451954306的博客
04-01 2084
经过上面一篇学习神经网络的基本知识，就可以用keras简单构造一个多分类器啦~ from keras import models from keras import layers from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical (train_images, train_lab...
激活函数activation总结
yangliu_w的博客
10-23 3464
激活函数在深度学习中扮演着非常重要的角色，它给网络赋予了非线性，从而使得神经网络能够拟合任意复杂的函数。 非线性激活函数可以使神经网络随意逼近复杂函数。没有激活函数带来的非线性，多层神经网络和单层无异。 目前，深度学习中最流行的激活函数为 relu, 但也有些新推出的激活函数，例如 swish、GELU 据称效果优于relu激活函数。 tf.keras.activations.sigmoid 将实数压缩到0到1之间，一般只在二分类的最后输出层使用。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心
神经网络中的参数解读
yudiemiaomiao的博客
05-17 2万+
1.Batch_Size(批尺寸) 该参数主要用于批梯度下降算法(Batch Gradient Descent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size 正是批中的样本数量。 若数据集比较小，可以采用全数据集(Full Batch Learning)的形式，由全数据确定的方向能更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向；但该种
深度学习卷积神经网络——经典网络LeNet-5、AlexNet、ZFNet网络的搭建与实现
loveliuzz的博客
01-23 2万+
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.youkuaiyun.com/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32卷积层：2个降采样层(池化层)：2个全连接层：2个输出层：1个。10个类别（数字0-9的概率）    LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的，输
卷积神经网络中的参数数目计算
XH生信和机器学习空间
12-01 655
卷积神经网络中卷积层的参数设置与卷积核的大小还有数目有关。具体数目为：卷积核size×卷积核size×均积核的channel数目×卷积核的数目×bias(卷积核数目)； 全连接层的参数数目为：imput的matrix特征数目*全连接层Dense数值 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, da...
通俗理解神经网络之激励函数(Activation Function)
Hyman's Blog
06-30 3万+
通俗理解神经网络激励函数。
通过网格搜索确定手写数字识别的最优超参数(paddlepaddle)
zbp_12138的博客
05-29 2173
上一篇文章讲了超参数调节的一些理论基础,相信你已经对超参数有了一定的认识,对于手动调整超参数的方法,文章里也算是提供了一些启发式的方法: 从入土到入门学习超参数的调整 这篇文章,我们重点来探讨一下自动调参的方法,我们先从网格搜索开始,并结合手写数字识别作为案例,框架用的是paddlepaddle,完整项目我已经在AI Studio公开: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/511378 下面是具体步骤: 导入相关库 定义超参数 配置网格搜索
sklearn 神经网络MLPclassifier参数详解
热门推荐
欢迎光临啊噗不是阿婆主的酒馆
10-12 7万+
class sklearn.neural_network.MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, ), activation=’relu’, solver=’adam’, alpha=0.0001, batch_size=’auto’, learning_rate=’constant’, learning_rate_init=0.001, power_t=0...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值