视频教程 有源代码和课件 CNN的具体实现教程 用Rel 解决Vanishing Gradient 问题 深度神经网络中的各种难点
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在选择特征的时候,曾纠结过是用颜色矩、像素值还是图片卷积过后的值作为特征,我选择了后者,因为个人觉得手写数字识别相对于水质颜色识别来说,更关注图片的二维结构信息,如果用颜色矩或者像素值作为特征,就把...
MNIST手写数字识别是一个典型的监督学习任务,通过深度学习技术(尤其是卷积神经网络),我们可以自动从原始图像中学习到有用的特征表示,并训练出一个能够准确识别手写数字的模型。这一技术不仅在手写数字识别领域...
举个例子:在手写数字识别集 MNIST上面,使用CNN,用gpu计算,deep network ,dropout,ensembles 结果达到接近人肉眼识别水平:9967/10000 识别正确 以下是误识别的图片: 右上角是正确数字,右下角是计算机识别到的...
在手写数字识别项目的进阶学习中,为了提高识别准确率,我们选择考虑一下数字图片的二维结构,而不单纯得使用一维数组。我们使用了“输入层(多张28*28的数据)-卷积(32个卷积核)-池化(2*2)-卷积(64个卷积核)-...
这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度...
DL之CNN:基于minist手写数字识别数据集利用卷积神经网络算法逐步优化(六种优化=sigmoid→1层卷积层→2层卷积层→ReLU→数据增强→Dropout)从97%逐步提高至99.6%准确率之详细攻略 目录 基于minist手写数字识别数据...
大家好,我是微学AI,今天给大家带来深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战,实现人物图像抠图的效果。语义分割是计算机视觉中的一项重要任务,其目标是将图像中的每个像素都分配一个语义类别标签。与传统的目标检测...
深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
5天搞定深度学习进阶系列教程 机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验...