DL之FAN：FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的论文简介、案例应用之详细攻略
目录FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的论文简介FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的案例应用 相关文章Paper：《How far are we from solving the 2D & 3D Face Alignment problem? 》解读与翻译DL之FAN：FAN人脸对齐网络(F....
DL之FAN：FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的论文简介、案例应用之详细攻略
FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的论文简介随着深度学习的到来和大型注释数据集的发展，最近的工作已经显示出前所未有的准确性，甚至在最具挑战性的计算机视觉任务的结果。在这项工作中，我们重点关注landmark 定位，特别是面部landmark 定位，也被称为面部对齐，可以说是过去几十年计算机视觉中研究最多的主题之一。最近使用卷积神经网络(CNNs)进行地....
DL之HNN：Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(二)
2、DHNN网络权值的选取二、HNN之CHNN 连续Hopfield神经网络CHNN（Continuous Hopfield Neural Network）与DHNN在拓扑结构上是一致的。HNN与DHNN的主要区别—CHNN采用S型连续的Sigmoid函数：CHNN与DHNN不同之处在于其函数g不是阶跃函数，而是S型的连续函数。(1)、CHNN与DHNN....
DL之HNN：Hopfield神经网络(HNN之DHNN、CHNN)的相关论文、简介、使用案例之详细攻略(一)
HNN 1982年，美国加州工学院生物物理学家约翰·霍普菲尔德Hopfield开创性地提出了一种新型的连续时间递归神经网络模型(原始的Hopfield模型)。1982年，约翰·霍普菲尔德认识到如果这种连接是对称的，那就存在一个全局的能量函数。整个网络每个二进制单元的“配置”都对应了能量的多与少，二进制单元的阈值决策规则会让网络的配置朝着能量函数最小化的方....
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（三）
3、反向传播（backpropagation）算法深度学习模型，采用梯度下降和误差反向传播进行模型参数更新。随机初始化网络权重前向传播计算网络输出计算误差后向传播误差到前一层; 计算梯度前面层更新权重和偏置参数从步骤2重复该过程最小化误差直到损失收敛4、前向传播计算使用损失函数比较实际输出和期望输出计算图(Computation Graph)：计算过程可以表示成有向图的形式。 前向计算过程：计算....
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（二）
2、BP算法带入实例推导BP算法思路简介 前馈神经网络(NN)，而是和循环神经网络(RNN)的概念是相对的。而反向传播方法可以用在FF网络中，此时，基于反向传播算法的前馈神经网络，被称为BP神经网络。 反向传播(Backpropagation)算法，深度学习.....
DL之BP：神经网络算法简介之BP算法简介(链式法则/计算图解释)、案例应用之详细攻略（一）
目录BP算法思路简介1、神经网络训练的优化目标2、梯度下降3、反向传播（backpropagation）算法4、前向传播计算5、反向传播误差信号6、更新参数链式法则链式法则简介1、链式法则与复合函数2、链式法则和计算图链式法则使用BP算法原理推导—以三层神经网络为例1、理论推导1.1、前向传播计算数学式子描述该神经网络：(1)、一般情况下，同一层的激活函数都是一样的，并且此处是进行二分类，所以隐....
DL之ANN/DNN： 人工神经网络ANN/DNN深度神经网络算法的简介、应用、经典案例之详细攻略
目录ANN/DNN深度神经网络算法的简介1、DNN VS 人类大脑1、ANN的四个特性和三个优点ANN/DNN深度神经网络算法的经典案例ANN/DNN深度神经网络算法的简介 人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是一种模仿动物神经网络行为特....
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
6、神经网络学习(1)、通过调整神经元的参数，使得网络对给定输入可产生期望输出。(2)、学习层次化的表示（表征） 7、神经网络的前馈运算与反向传播前馈运算和反向传播：在训练网络过程中所使用的。如果经过训练模型，网络稳定下来以后，就可以把参数固定下来，此时就不再需要反向传播了，只需要前馈运算进行推理和预测即可！8、激活函数DL学习—AF：理解机器学习中常用的激活函数(sigmoid、....
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
目录深度学习(神经网络)的简介1、深度学习浪潮兴起的三大因素深度学习(神经网络)的基础知识(相关概念、训练策略)1、神经网络的基础知识2、神经元的结构3、感知机4、万能逼近定理5、神经网络训练6、神经网络学习7、神经网络的前馈运算与反向传播8、激活函数深度学习(神经网络)的算法分类1、常用的神经网络模型概览深度学习(神经网络)的经典案例应用深度学习(神经网络)的简介 ....
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