理解为什么要将全连接层转化为卷积层 1.全连接层可以视作一种特殊的卷积 考虑下面两种情况： 特征图和全连接层相连，AlexNet经过五次池化后得到7*7*512的特征图，下一层全连接连向4096个神经元，这个过程可以看做…
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Matlab-bp神经网络
一、工作流程 1、加载数据，产生训练集与测试集（验证集） 首先加载样本，其中样本的输入叫做：特征（变量），其输出值叫做：理想值，将样本分为训练样本（学习所用）和测试样本（效果测试仿真所用） 需要注意的…
吴恩达深度学习课程笔记
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…
经典的图像分割方法总结
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
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…
【深度学习】CNN 用 ReLU，RNN 用 tanh ?
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…
深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)
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…
入门系列之在Ubuntu 16.04上安装和使用TensorFlow
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…
【深度学习】CNN 用 ReLU，RNN 用 tanh ?
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…
如何将卷积神经网络中的全连接层变成卷积层
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
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，…
深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型
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…
