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...