- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 神经网络与深度学习（第四次笔记）
语义分割是一种图像处理方法，它的目的是找到同一画面中的不同类型目标区域，并对每个像素进行分类，得到对应的标签。语义分割的基本思想是使用全卷积网络（FCN）来提取特征，并通过反卷积和跳级结构来上采样得到原尺寸的分割图像。语义分割的评价指标有全局精度、平均精度和mIOU等。语义分割的标注工具有Labelme和EISeg等。
2023-04-16 13:33:30
97
1
原创 神经网络与深度学习（第三周笔记）
AlexNet是2012年由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出的一个深度卷积神经网络模型，它在当年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上大放异彩，赢得了冠军。这个模型的成功引发了深度学习领域的研究热潮。AlexNet包含五个卷积层和三个全连接层，使用了ReLU作为激活函数，并引入了Dropout和数据增强等技术以防止过拟合。
2023-04-01 23:52:45
119
原创 神经网络与深度学习（第二周学习）
PyTorch是一个Python的深度学习库。它最初由Facebook人工智能研究小组开发，而优步的Pyro软件则用于概率编程。最初，PyTorch由Hugh Perkins开发，作为基于Torch框架的LusJIT的Python包装器。PyTorch在Python中重新设计和实现Torch，同时为后端代码共享相同的核心C库。除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。到目前，据统计已有80%的研究采用PyTorch，包括Google。
2023-03-24 18:47:44
58
原创 神经网络与深度学习（第一周学习）
最后，本文还讨论了对数回归模型在机器学习领域中的应用，并提出了一些常用的改进方法。感知机是一种最简单的神经网络模型，它由多个神经元组成，可以用于解决线性分类问题。线性回归问题的求解方法，包括最小二乘法和梯度下降法等。同时，本文还讨论了感知机模型的局限性和改进方法，如多层感知机、卷积神经网络等。定理2 若隐层节点（单元）可任意设置，用三层S型非线性特性节点的网络，可以一致逼近紧集上的连续函数或按 范数逼近紧集上的平方可积函数。线性二分类问题是指将数据集中的样本分为两类的问题，其中每个样本由多个特征组成。
2023-03-17 21:38:16
99
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人