1.構造簡單的神經網絡 2.前向傳播分析 看橫線上面的
3.反向傳播 抱歉，下載下來旋轉看吧
前言：pip install -U scikit-learn安裝sklearn模塊 文章目錄x[:,0]和x[:,1] 理解和實例解析load_boston數據集zip函數關於loss函數理解First-Method: Rando
目錄 1.卷積層實現 2.全連接層實現 3.卷積組實現 4.全連接組實現 5.完整代碼 6.模型參數複用及模型存儲 7.模型Finetuning(微調)複用 7.1 基本概念 7.2 貓狗大戰（Finetuning使用VGG） VGG1
1.過擬合定義+處理 1.1 過擬合概述（低偏差，高方差） 定義：過擬合簡單的描述就是在訓練集上的表現很好，但在未見過的測試集上的表現卻較差。專業一點的定義就是：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h'也屬於H
深度強化學習領域重要文章和Blog[One-Shot Imitation from Watching Videos](https://bair.berkeley.edu/blog/2018/06/28/daml/)[Learnin
CNN和RNN RNN類似於CNN，但多了一個自我指向的路徑 CNN是一種前饋網絡，前饋網絡意味着，每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋 RNN是一種特殊的神經網絡結構, 它是根據
卷積解決全連接參數過多的問題（參數多容易過擬合，陷入局部極值或鞍點) 卷積敞開了講就是爲了提取特徵，比如上面第二張圖的卷積：局部連接，不同的濾波器提取不同位置的特徵（愛因斯坦的頭髮，肩膀…）；但是需要做到特徵和位置無關，所有的濾
目錄 題目：AttoNets:緊湊和高效的深度神經網絡的邊緣通過人機協同設計 摘要： 1 介紹 2 方法 2.1 基於規則的網絡設計原型開發 2.2 機器驅動的設計探索 3 AttoNet 架構設計 3.1 模塊層級的微架構 3.2 創建
tf.keras.applications 中有一些預定義好的經典卷積神經網絡結構，如 VGG16 、 VGG19 、 ResNet 、 MobileNet、InceptionV3 等。我們可以直接調用這些經典的卷積神經網絡結構（甚至載入
特徵提取的算法 CSP共空間模式 共空間模式(CSP)是一種對二分類任務下的空間濾波特徵提取算法，能夠從多通道的腦機接口數據裏面提取出每一類的空間分佈成分。共空間模式算法的基本原理是利用矩陣的對角化，找到一組最優的空間濾波器進行投
轉換生成yolo.h5 #! /usr/bin/env python """ Reads Darknet53 config and weights and creates Keras model with TF backend. C
import cv2 from datetime import datetime def video_to_frames(path): videoCapture = cv2.VideoCapture() videoC
概要 本篇博客講解的是深度學習中經典模型——AlexNet。論文筆記已上傳CSDN，如有需要請下載：AlexNet筆記 。利用AlexNet架構實現MNIST分類的代碼請詳見：TensorFlow深度學習實戰（一）：AlexNet
概要 進來一段時間在看深度學習中經典的CNN模型相關論文。同時，爲了督促自己學習TensorFlow，通讀論文之後開始，利用TensorFlow實現各個模型，復現相關實驗。這是第一篇論文講解的是AlexNet，論文下載網址爲：Im
概要 本篇博客主要講解了CIFAR10數據集的預處理，Mini-VGG的tensorflow和keras實現，並實現了CIFAR數據集的分類。 VGG16網絡架構論文講解請詳見：【深度神經網絡】三、VGG網絡架構詳解 整個項目的g
前言 由於這學期時間緊急，沒多少時間寫博客。近期開始我將會陸續整理這學期的閱讀的論文的相關筆記。今天帶來的是VGG網絡的論文筆記。VGG網絡的論文的下載地址爲：Very deep convolutional networks fo
