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2020年8月14日
5.1-5.2 卷积神经网络——卷积和池化
摘要: 卷积神经网络——卷积和池化 Convolution Layer 可以保全输入的空间结构卷积神经网络越深所学习到的特征越高阶卷积层输出...
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posted @ 2020-08-14 16:03 JHadoop
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2020年8月12日
4 介绍神经网络——反向传播
摘要: 介绍神经网络——反向传播 文章目录 介绍神经网络——反向传播1. Computational graphs2. Summary ...
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posted @ 2020-08-12 15:48 JHadoop
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2020年8月9日
Week7
摘要: 学习时间:2020/08/03 - 2020/08/09 文章目录 0 主要学习内容 所有我写的代码可以在此处...
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posted @ 2020-08-09 21:53 JHadoop
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2020年8月4日
3. 损失函数和优化介绍
摘要: 损失函数和优化介绍 1. Loss function A loss function tells how good our cu...
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posted @ 2020-08-04 10:55 JHadoop
阅读(114)
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2020年8月3日
2.2 图像分类-线性分类
摘要: 图像分类-线性分类 Parametric Approach 训练的时候得到正确的参数,预测的时候用训练好的参数进行预测,这样预测的...
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posted @ 2020-08-03 10:45 JHadoop
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2.1 图像分类-K最近邻算法
摘要: 2.1 图像分类-K最近邻算法 Hyperparamters: K 一般来说K选择的越大就会使得决策边界越平滑。 Hyperpara...
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posted @ 2020-08-03 09:52 JHadoop
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2 图像分类-数据驱动方法
摘要: 图像分类-数据驱动方法 Image Classification The Challenges Semantic GapViewpo...
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posted @ 2020-08-03 08:56 JHadoop
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2020年8月2日
Week6
摘要: 学习时间:2020/07/27 - 2020/08/02 文章目录 0 主要学习内容 UpdatePS: 为...
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posted @ 2020-08-02 16:41 JHadoop
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R-CNN 原理详解
摘要: R-CNN 原理详解 文章目录 R-CNN 原理详解1. Contributions2. 流程详解2.1 总体流程2.2 提取候选...
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posted @ 2020-08-02 16:11 JHadoop
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2020年8月1日
1.2 课程介绍-课程后勤
摘要: 课程介绍-课程后勤 这门课主要集中解决计算机视觉中的图像分类问题。当然也会讨论一些其他的计算机视觉问题: Object detec...
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posted @ 2020-08-01 14:55 JHadoop
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