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【深度学习基础】第三十一课：Inception网络

$1\times 1$卷积，Inception模块，Inception网络，GoogLeNet

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.$1\times 1$的卷积 $1\times 1$的卷积（也称“network in network”）操作和我们之前介绍的卷积操作是完全一样的，只不过卷积核的维度为$1\times 1$而已。例如： 2.Inception网络...

Posted by x-jeff on August 2, 2020

【机器学习基础】第十五课：多变量决策树

多变量决策树

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.多变量决策树决策树所形成的分类边界有一个明显的特点：轴平行，即它的分类边界由若干个与坐标轴平行的分段组成。例如有如下决策树：其对应的分类边界：可以看出此时分类边界并不简单，分成了好几段。若能使用斜的划分边界，则决策树...

Posted by x-jeff on July 30, 2020

【Tensorflow基础】第六课：TensorBoard的使用

TensorBoard简介，TensorBoard的使用，TensorBoard可视化

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.TensorBoard简介 TensorBoard是TensorFlow中的可视化工具包。 TensorBoard 提供机器学习实验所需的可视化功能和工具：跟踪和可视化损失及准确率等指标可视化模型图（操作和层）查看权重、偏差或其他张量随时间变化的直方图将嵌入投射到较低的维度空间显示图...

Posted by x-jeff on July 29, 2020

【深度学习基础】第三十课：残差网络ResNets

ResNets

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言在深度学习中，随着网络层数的增多一般会伴随着下面几个问题：计算资源的消耗。模型容易过拟合。梯度消失/梯度爆炸问题的产生。问题1通过提升硬件即可解决；问题2可以采用正则化方法，例如添加正则项、使用drop...

Posted by x-jeff on July 25, 2020

【C++基础】第十八课：C风格字符串

C风格字符串

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.C风格字符串尽管C++支持C风格字符串，但在C++程序中最好还是不要使用它们。这是因为C风格字符串不仅使用起来不太方便，而且极易引发程序漏洞，是诸多安全问题的根本原因。字符串字面值是C++由C...

Posted by x-jeff on July 21, 2020

【深度学习基础】第二十九课：经典的神经网络结构

LeNet-5，AlexNet，VGG-16

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.LeNet-5 相关链接：原文，博客讲解。假设使用LeNet-5进行手写数字识别： Layer Num Layer Type Input Filter ...

Posted by x-jeff on July 18, 2020

【OpenCV基础】第十二课：图像的缩放

几何变换，图像金字塔，高斯不同

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言实现图像的放大（zoom in）和缩小（zoom out）主要通过两种途径：几何变换。图像金字塔。 2.几何变换通过几何变换实现图像放大和缩小功能主要是通过OpenCV的resize函数： 1 2 3 4 5 6 7 8 void resize( InputArray src, O...

Posted by x-jeff on July 15, 2020

【Python基础】第十四课：资料转换

向量化计算，Apply，Map，ApplyMap

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言使用numpy和pandas进行资料的转换。 2.向量化计算假设我们有以下房屋资料的数据：通过pandas读入： 1 2 import pandas as pd df=pd.read_csv("house_price.csv") 如果在查看DataFrame时行或列没显示全，可添加以下代...

Posted by x-jeff on July 8, 2020

【深度学习基础】第二十八课：卷积神经网络基础

卷积运算，边缘检测，padding，stride，卷积层，池化层，全连接层，卷积神经网络示例

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.卷积运算卷积运算是卷积神经网络最基本的组成部分。 1.1.边缘检测我们通过边缘检测来说明卷积是怎么运算的。我们在之前的博客中提到过网络的前几层一般用于检测低级特征（例如边缘等），中间几层可能会检测到物体的部分，而更靠后的层可...

Posted by x-jeff on July 4, 2020

【数学基础】第十四课：线性代数

线性空间，基，线性映射，线性变换，基变换，线性回归

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.线性空间与基线性空间亦称向量空间。我们用的线性空间通常为实系数线性空间。实系数线性空间是一个由向量组成的集合，向量之间可以做加减法，向量与实数之间可以做乘法，而且这些加，减，乘运算要求满足常见的交换律和结合律。我们也可以类似地定义其他系数的线性空间。 ⚠️线性空间必须要有原点。例如一个有原点的平面就是一个线性空...

Posted by x-jeff on June 26, 2020

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