神经网络和深度学习 课程 1-1深度学习概述 2-1 神经网络的编程基础 2-2 逻辑回归代价函数与梯度下降 2-3 计算图与逻辑回归中的梯度下降 2-4 向量化 2-5 向量化逻辑回归 2-6 向量化 logistic…

图像分割指根据灰度、纹理、形状等特征把图像分割为若干个互不交叠的区域，并使图像在同一区域内呈现出相似性，在不同区域内呈现明显的差异性。 基于阈值 基于区域 基于边缘 基于小波变换 基于神经网络 基于能量 基于概率统计 基…

EM算法 1. EM算法的基本思想和主要步骤 有一些优化问题、参数估计问题，往往是没有解析解的，为了得到一个近似的最优解，只能通过交替求解的方式，一步步的迭代得到近似的最优值。主要内容参考《统计学习方法》，仅作为自己学习…

作者：LogM 本文原载于 https://segmentfault.com/u/logm/articles ，不允许转载~ 1. CNN 用 ReLU ？ sigmoid 的导数在 [0, 0.25] 范围里；tanh…

　　　　在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1. DNN反向传播算法要解…

欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由 谢鸢 发表于 云+社区专栏 介绍 TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状…

卷积由feature map到全连接层的设置节点个数也为一个超参数，可以进行设置；同时，这个过程也可以看作是一个卷积的过程。 全连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算，一个卷积核卷积后的结果为一个节点，就对应全…

人工智能—人工神经网络   摘要 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），人工智能的重要组成部分，是一种模仿动物神经网络行为特征，…

Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（https://github.com/tensorflow/models ），大大降低了开发难度，利用现成的网络结构，无论…

　　神经网络是由大量处理单元（神经元）互相连接而成的网络，实际上ANN并不完全模拟了生物的神经系统，而是一种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存贮表现在网络元件互连的分布式结构与…

在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50814710中给出了CNN的简单实现，这里对每一步的实现作个说明： 共7层：依次为输入层、C1层、S2层、C3层、…

摘要： 本文简单总结了机器学习的几大任务及其对应的方法，方便初学者根据自己的任务选择合适的方法。当掌握机器学习基本知识以及清楚自己所要处理的任务后，应用机器学习就不会那么难了。 机器学习一直是一个火热的研究领域，深度学习…