2021-03-0139阅读🎯机器学习【机器学习】K近邻（KNN）算法详解一、算法介绍KNN（K Near Neighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN算法属于监督学习方式的分类算法，我的理解就是计算某给点到每个点的距离作为相...
2021-02-2482阅读🌀深度学习卷积神经网络实现手势图像的识别零、数据集及工具传送门数据集用的是搭建DNN时使用的手势识别图像。提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是 $input\to conv1\to relu\...
2021-02-2191阅读🌀深度学习深度学习笔记（三十八）目标检测及YOLO算法一、目标定位什么是目标定位和目标检测？通常我们遇到的三类问题：图像分类目标定位目标检测图像分类和目标定位是单物体的检测，而目标检测是多物体的检测。通过卷积神经网络处理图像后，Softmax输出分...
2021-02-1864阅读人工智能深度学习笔记（三十七）迁移学习和数据扩增一、迁移学习对于我们现在学习深度学习来说，可以不需要随机初始化权重然后开始一步一步训练，因为深度学习研究人员已经做出了很多贡献，他们在数据集（COCO ImageNet）上训练，然后将训练好参数...
2021-02-1864阅读人工智能深度学习笔记（三十六）1x1卷积（网络中的网络）及谷歌Inception网络提到1x1卷积，能想到什么？我能想到的就是把图像中每个像素点乘以某个倍数，这除了调整图像亮度什么的有用，还能有什么用处呢？带着疑惑我们来学习网络中的网络及1x1卷积。学习了1x1卷积后，我们开始...
2021-02-1886阅读人工智能深度学习笔记（三十五）残差神经网络ResNet训练深层神经网络时，如果深度特别大，其实是很难训练下去的，因为会遇到梯度消失和梯度爆炸的问题。残差网络可以帮助我们更好地训练深层神经网络。一、残差块在神经网络的两层中，会执行如下运算过程（主路径...
2021-02-1761阅读🌀深度学习深度学习笔记（三十四）经典卷积神经网络：LeNet-5 AlexNet VGG-16一、LeNet-5CONV1 6个过滤器，过滤器尺寸为5，步长为1，填充为0POOL1 过滤器尺寸为2，步长为2CONV2 16个过滤器，过滤器尺寸为5，步长为1，填充为0POOL2 过滤器尺寸...
2021-02-14107阅读🌀深度学习深度学习笔记（三十三）卷积神经网络识别手写数字的工作原理手写体数字很熟悉吧，来自经典的Mnist数据集，我在不同阶段训练过这个数据集：不会神经网络时我用keras简单搭建全连接神经网络；学会深层神经网络原理后，我不用TensorFlow/Pytorc...
2021-02-14100阅读🌀深度学习深度学习笔记（三十二）CNN的Pooling池化层卷积神经网络最常见的是卷积层Convolution，与此同时，池化层也被广泛应用在神经网络中，目的是为了减小模型大小，提高训练速度，也增强了提取特征的鲁棒性。本课简单介绍了池化层的工作原理，主要...
2021-02-13106阅读🌀深度学习深度学习笔记（三十一）三维卷积及卷积神经网络一、RGB三维图像的卷积首先复习以下二维卷积运算的过程：然后让我们看看三维图像如何进行有效的卷积运算。计算方法和二维卷积类似，从三维图像中划分出$3\times3\times3$的方块（称为卷积...
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