李宏毅 DeepLearning -2017-CNN

最新推荐文章于 2022-06-19 23:57:52 发布
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分类专栏： DeepLearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjguilai/article/details/90050375
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本文探讨了卷积神经网络(CNN)如何通过减少参数数量来简化全连接网络的架构，特别关注了从输入到输出层的feedforward过程。通过实例分析，展示了CNN在处理图像数据时的有效性和效率。

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

CNN是fully connected network的简化

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只定义输出层的layer层的fully Connected Feedforward network

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2021李宏毅机器学习笔记--19 unsupervised learning--Deep Auto-encoder
guoxinxin0605的博客
08-14 413
2021李宏毅机器学习笔记--19 unsupervised learning--Deep Auto-encoder摘要一、Auto-encoder简介二、与PCA的联系三、Deep Auto-encoder四、应用4.1、Text Retrieval文本检索4.2、Similar Image Search相似图像搜索4.3、Pre-training DNN4.4、CNN as Encoder4.4.1、去池化层(Unpooling)4.4.2、去卷积层(Deconvolution)4.5、 Auto
《deep learning》李宏毅
01-25
李宏毅著作，《deep learning》ppt形式，深入简出，很有帮助
李宏毅 DeepLearning -2017- CNN
zjguilai的博客
05-10 260
fully connected network就可以解决问题，为什么要自己搭建CNN?? 为了让设计network的参数变少 三个理由： CNN架构：Cnn是FCN的简化系统 convolution 卷积内核 经过Filter1,和Filter2的Convolution的卷积内核得到的是Feature Map 二值灰度图Convolution operate RGB图像 covolut...
李宏毅：deep learning（一）
jiaojiaolou的博客
05-18 488
1、fully connected 2、recurrent neural network（同一个structure反复应用） 双向RNN RNN中每个neural的计算 3、LSTM 三个门控机制的importance： 4、GRU GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体，GRU的运算量比LSTM小，它比LSTM少一个gate...
李宏毅《机器学习》丨4. Deep Learning（深度学习）
AXYZdong的博客
06-19 656
Datawhale组队学习，李宏毅《机器学习》Task4. Deep Learning（深度学习）。
李宏毅 DeepLearning -2017-Hello world of deep learning (keras)and Demo
zjguilai的博客
05-09 305
第一步：搭积木：设置神经网络框架（k re a s）新版的keras2.0将output_dim改成了unit，最后选择输出的activation为softmax保证输出介于（0～1）之间 第二步：设置loss function来衡量model的优越性和学习走向 第三步：Train部分，设置优化方法opt（都是gradient 的方法），batchSize:实际中是把训练数据分成随机的等分块...
Deep Learning Tutorial by 李宏毅 (Hung-yi Lee)
03-13
3. **卷积神经网络(CNN)**：重点讲述CNN在图像识别中的应用，包括卷积层、池化层、滤波器和特征映射等概念。 4. **循环神经网络(RNN)**：RNN用于处理序列数据，如自然语言。讲解LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控...
ML2021-Spring:李宏毅（Hung-Yi Lee）机器学习Machine Learning 2021 Spring
03-06
国立台湾大学机器学习Machine Learning 2021 Spring （每周更新！每周更新！） 该存储库包含李宏毅（Hung-Yi Lee）指导的15项机器学习家庭作业的代码和幻灯片。 有关该课程的所有信息都可以在上找到。 讲座视频 ...
李宏毅教授ML-2022Spring-HW1-SampleCode-TrainingData
01-17
2022年春季，台湾大学的李宏毅教授开设了一门面向深度学习（Deep Learning）和机器学习的课程，旨在让学生掌握这一领域的核心概念和技术。本篇将详细探讨该课程的第一次作业，包括提供的Sample Code和训练数据。 ...
台大李宏毅 (Hung-Yi Lee) 教授的Machine Learning (2016, Fall)
01-01
《台大李宏毅教授的Machine Learning (2016, Fall)》是一门深受学习者欢迎的在线课程，由知名计算机科学家李宏毅教授主讲。这门课程深入浅出地介绍了机器学习这一领域的核心概念、算法和应用，旨在帮助学生掌握如何...
Deep Learning Tutorial 李宏毅
09-07
李宏毅的深度学习课件，很经典的课件对于学习深度学习理论具有很重要的作用。适合新手学习，能给与激发性的指导
Deep Learning Tutorial（一天搞懂深度学习，台湾李宏毅课件ppt版）
12-30
台湾李宏毅的深度学习课件，通俗易懂，非常适合入门。
李宏毅深度学习笔记（一）——Deep Learning概要
qq_51026159的博客
07-24 587
在机器学习中，执行一个算法通常要经过遵循以下三个步骤：（1）定义一个函数集；（2）定义函数的好坏；（3）训练参数，得到不同的函数，并选择最好的函数 DeepLearning同样遵循这三个步骤。具体来说，在第一步中，定义的函数集为一个神经网络（neuronnetwork） 。 1.什么是神经网络 如图所示展示了一个神经网络，它是由许多神经元（neuron）组成的一个系统。其中的每个神经元执行这样的操作：将每个输入乘以一个权重后求和，将得到的值加上一个常数作为某个函数的输入，输出得到...
李宏毅《机器学习》| 深度学习Deep Learning简介
qq_40857571的博客
01-16 987
目录 一、历史 二、步骤 Step1：神经网络(Neural network) 完全连接前馈神经网络(Fully Connected Feedforward Network) 矩阵计算(Matrix Operation) Step2：模型评估 损失示例 总体损失 Step3：选择最优函数 三、思考 隐藏层是否越多越好？ 普遍性定理 一、历史 1958: Perceptron (linear model) 1969: Perceptron has limitation 1980
李宏毅 -DeepLearning-2017-Why Deep
zjguilai的博客
05-10 290
主讲内容：CNN DNN的优势！！！！！ CNN的layer层数越深，得到的word Error就越低，因为层数越深，参数就会越多，同时就会得到更好的结果，如图： 那么我们拿两个参数几乎一样的参数的cnn但是层数不一样，一个是高瘦，另一个是矮胖的比较哪个更好呢？例如： 图中箭头双方模型的参数树木是接近的。我们会发现，一层的矮胖的network的performance的能力是有限的，那么怎么来衡...
李宏毅机器学习之Tips of Deep Learning
Trony的博客
06-19 270
建立deep learning的三个步骤 define a set function goodness of function pick the best function 做完这些事之后我们可以得到一个neural network。在得到neural network之后，我们需要判断神经网络的表现。 一、判断神经网络的表现 1.1 神经网络的表现以及解决方案 首先我们需要检查，这个神经网络在我们的training set上有没有好的结果（是否陷入局部最优），没有的话，回头看，是那个..
【李宏毅】CNN
weixin_39915444的博客
07-28 1150
Convolutional Neural Network CNN常常被用在图像处理（image processing）上 Why CNN for image？ 当我们用一般的fully connected neural network来做图像处理的时候，往往我们会需要太多的参数，举例来说： 我们有一张100 x 100 的彩色图片（RGB），把它拉成一个vector的时候，它就有100 x...
李宏毅《深度学习》：卷积神经网络CNN
宴夜小丑的博客
05-27 4335
李宏毅《深度学习》卷积神经网络CNN：https://www.bilibili.com/video/av9770190/?p=10卷积神经网络CNN常用于影像处理，每个神经元就是classify，但是用fully connected来进行的时候参数会太多假如3万的维度，1000个神经元，那就得是1000*30000个wight，所以我们使用CNN来简化这个架构1、不需要看整张图片，只需要链接到一小...
李宏毅老师课程：Deep Learning
APythonC的博客
07-21 536
深度学习一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
李宏毅《Deep Learning》PPT深度解析
最后，文件名称“deeplearning_李宏毅.pdf”表明这是一份PDF格式的电子书籍，可由电脑、平板电脑或智能手机等设备阅读。这种格式非常适合用于电子学习，因为它允许用户方便地搜索内容、做笔记和高亮显示重要信息。 ...
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