神经网络

实现图片的风格转换 技术杂谈 机器学习

实现图片的风格转换

一、实验介绍 1.1 实验内容 上一节课我们介绍了经典的CNN模型 VGG ,以及图像风格迁移算法的基本原理。本节课我们将使用另外一个经典的模型 GoogLenet 来实现我们的项目(这是由于环境的限···
VGG与风格迁移算法原理 技术杂谈 机器学习

VGG与风格迁移算法原理

一、实验介绍 1.1 实验内容 上节课我们学习了卷积神经网络的基本原理,本节实验我们将学习用于图像风格迁移的经典的卷积神经网络模型VGG,并用caffe提供的 draw_net.py 实现模型的可视化···
支持向量机(四)– 核函数 在云端 数据挖掘

支持向量机(四)– 核函数

一、核函数的引入 问题1: SVM显然是线性分类器,但数据如果根本就线性不可分怎么办? 解决方案1: 数据在原始空间(称为输入空间)线性不可分,但是映射到高维空间(称为特征空间)后很可能就线性可分了。···
利用训练好的模型开发图片分类程序 Python 技术杂谈

利用训练好的模型开发图片分类程序

一、实验介绍 1.1 实验内容 在snapshot目录下已经有我们训练好的模型的参数,为了利用我们的卷积神经网络模型和这些参数去对图像进行分类,我们这次实验就来编写代码实现一个图片分类程序。 1.2 ···
控制caffe模型的训练过程 Python 技术杂谈

控制caffe模型的训练过程

一、实验介绍 1.1 实验内容 上次实验,我们已经构建好了卷积神经网络,我们的模型已经蓄势待发,准备接受训练了。为了控制训练进程,记录训练过程中的各种数据,caffe还需要定义另一个solver.pr···
使用caffe构建卷积神经网络 Python 技术杂谈

使用caffe构建卷积神经网络

一、实验介绍 1.1 实验内容 上一次实验我们介绍了卷积神经网络的基本原理,本次实验我们将学习如何使用深度学习框架caffe构建卷积神经网络,你将看到在深度学习框架上搭建和训练模型是一件非常简单快捷的···
使用卷积神经网络进行图片分类 Python 技术杂谈

使用卷积神经网络进行图片分类

卷积神经网络原理 一、实验介绍 1.1 实验内容 本课程将会先带你理解卷积神经网络的原理,了解卷积神经网络的一些特性。然后动手使用caffe深度学习框架训练一个卷积神经网络模型,并用训练好的模型进行图···
使用python实现深度神经网络(五) Python 技术杂谈

使用python实现深度神经网络(五)

深度学习 一、实验介绍 1.1 实验内容 上次实验我们使用浅层神经网络达到了0.9的验证集准确率,本次实验我们将增加神经网络的深度,进行真正的深度学习。 1.2 实验知识点 梯度消失问题 交叉熵损失函···
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