卷积神经网络系统结构
PS：在池化层和全链接层之间可以加入多个卷积、激活、池化层
1、CONV：卷积层，用卷积核对输入图像进行卷积处理
2、RELU：激活层，将负值归零
3、池化层：有损压缩，减小图片尺寸
输入带标签的训练数据之后，卷积神经网络会根据输出与训练标签的误差反向调整自身的参数（卷积核和全连接层的W矩阵），因此卷积神经网络能够记录每一个输入图片的特征，在训练完毕后，输入一副类似的图片，卷积神经网络就能够识别了
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：卷积神经网络笔记 - Python技术站
// The learning rate decay policy. The currently implemented learning rate // policies are as follows: // – fixed: always return base_lr. // – step: return base_lr * gamma ^ (floor…
当数据是有顺序的时候，我们就可以使用RNN了，比如说话的顺序 有序列化的数据等的。 在介绍RNN之前，我有篇博客是介绍了CNN,简单提一下，在一张大的图片是上，我们有一个fliter滤波器，通过共用参数来扫描这张图片，提取出一张精髓的图片，再在这这张图片上使用同样个滤波器，再进行一次扫描，总结出一张更为精髓的图片。这个就叫做CNN，详细介绍点这里,RNN…
假设我们试着去预测“I grew up in France… I speak fluent French”最后的词French。当前的信息建议下一个词可能是一种语言的名字，但是如果我们需要弄清楚是什么语言，我们是需要先前提到的离当前位置很远的 France 的上下文的。这说明相关信息和当前预测位置之间的间隔就肯定变得相当的大。 不幸的是，在这个间隔不断增大时…
Keras.js 推荐一下网页上的 demohttps://transcranial.github.io/keras-js/#/ 加载的比较慢，但是识别的非常快。 Run Keras models (trained using Tensorflow backend) in your browser, with GPU support. Models are …
01|基于图像的火焰检测算法 数据集总共数量，包括的干扰，用来训练的数量、用来测试的数量。 训练测试结果 仿真实验环境 指标公式 用正类预测正确率 \(\left(T_{\mathrm{PR}}\right)\) 与反类预测正确率\(\left(T_{\mathrm{NR}}\right)\) 来描述实验结果的准确性,定义如下 \[T_{\mathrm{PR…
以下是关于“Python 如何截图保存的三种方法(小结)”的完整攻略，其中包含两个示例说明。 方法1：使用 Pillow 库 步骤1：安装 Pillow 库 在命令行中输入以下命令安装 Pillow 库： pip install Pillow 步骤2：导入 Pillow 库 from PIL import ImageGrab 步骤3：截图并保存 im = I…
来源：https://www.cnblogs.com/zzb-Dream-90Time/p/9688330.html
一、DCGAN介绍 1. DCGAN的设计规则 2. DCGAN的框架结构 二、DCGAN的工程实践及代码 1、导入keras及可视化相关包 2、设计DCGAN主函数 3、运行 三、实验室应用 1、三个数据集的实验结果： ①LSUN ②face ③Imagenet-1K 2、隐含空间 3、学习到的特征 4、词嵌入（Future Work） 完整代码（判别器结…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫