【AI 初识】什么是卷积神经网络 （CNN）？
探索卷积神经网络（CNN） 引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，具有重要的理论和实际应用价值。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师，深入了解CNN的概念、原理和应用，对于提高模型的性能和应用效果具有重要意义。在本文中，我们将探讨CNN的概念、结构、工作原理以及在人工智能领域的应用。 概念解析 卷...
AI如何能比人类的眼睛看得更清楚？通俗的解释卷积神经网络
视觉，源于自然哺乳动物视觉皮层中的神经元被组织成一层一层地处理图像，其中一些神经元在识别线和边等局部特征方面具有特殊的功能;当位置和方向改变时，一些层被激活;其他层对复杂的形状(如交叉线)做出反应。这激发了堆叠的卷积层，它包括将每个神经元的视野限制在输入图像的一小块区域。接受域的大小由过滤器的大小给出，也称为内核大小。当滤波器在图像中滑动时，它的工作原理就像信号处理中的卷积，因此它允许特征检测。....
【学习记录】《DeepLearning.ai》第十一课：深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models:case studies)
第十一课：深度卷积网络：实例探究(Deep convolutional models:case studies)2.1 为什么要进行实例探究PASS2.2 经典网络(Classic networks)三种经典的网络结构1.LeNet-5该网络结构没有使用padding，对于池化层，如果s=2,f=2,则图像的高度和宽度都缩小2倍，随着网络层的增加，图像的高度和宽度在缩小，而通道数在增加。用的是平....
【学习记录】《DeepLearning.ai》第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)
第十课：卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)1.1 计算机视觉(Computer vision)通常如果处理大图用传统的神经网络需要特别大的输入，因此需要大量内存。对于计算机视觉应用来说，要处理大图片，就需要进行卷积计算。1.2 边缘检测示例垂直边沿检测器:上图是一个垂直边沿检测器，注意它的计算过程。卷积过程，$6*6$的图形经过一个过滤器（或者叫卷积核....
HaaS AI之VSCode中搭建Pytorch简单卷积神经网络
1、Pytorch简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook的人工智能小组开发，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络PyTorch大....
AI学习笔记——卷积神经网络（CNN）
image.png 上篇文章简单地地介绍了神经网络和深度学习，在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)， 这种连接关系叫全连接（Full Connected）。如果以图像识别为例，输入就是是每个像素点，那么每一个像素点两两之间的关系(无论相隔多远)，都被下一层的神经元"计算"了。 这种全连接的方法用在图像识别上面就显得太"笨"了，因为图像识别首先得找到图片中各个部分.....
DeepLearning.ai学习笔记（四）卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换
一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi，但是演技好尴尬，233333 啥是人脸识别就不用介绍了，下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One-shot(一次)学习 假设我们发财了，开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进，所以想使用人脸识别技术来实现打卡。 假如我们公司只有4个员工，按照之前的思路我们训练的神经网络模型应该如下： 如图示，输入一张图像，经...
吴恩达deeplearning.ai将于11月6日开放第四课，主讲卷积神经网络
截止到2017年10月25日，吴恩达在Coursera上有3门深度学习课程: 第一课：神经网络和深度学习（Neural Networks and Deep Learning）第二课：改善深度神经网络:调优超参数，正则化和优化（Improving Deep Neural Networks: Hyperparamater tuning, Regularization and Optimization....
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