08 2020 档案

摘要：循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 阅读全文

摘要：第四周：卷积神经网络 part3 代码练习 1.1 HybridSN模型的思考 1.2 HybridSN的SENet改进 视频学习 2.1 语义分割中的自注意力机制和低秩重重建 2.1.1 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读全文

摘要：第二次作业：卷积神经网络 part 2 代码练习 1.1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 1.2 MobileNetV2: Inverted Residuals an 阅读全文

摘要：第二次作业：卷积神经网络part 1 视频学习心得及问题总结 1.1 深度学习的数学基础 1.2 卷积神经网络 1.3 ResNet 代码练习 2.1 MNIST 数据集分类 2.2 CIFAR10 数据集分类 2.3 使用VGG16 对 CIFAR10分类 2.4 使用VGG模型迁移学习进行猫狗大 阅读全文

摘要：第一次作业：深度学习基础 目录 视频学习心得及问题总结 1.1 心得 1.2 问题 代码练习 2.1 代码1 2.2 代码2 2.3 代码3 2.4 代码4 1. 视频学习心得及问题总结 1.1 心得 第一部分 机器学习：模型，策略与算法，模型是对问题进行建模，策略是确定目标函数，算法求解模型参数 阅读全文