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Introduction‘My father made him an offer he couldn’t refuse. Luca held a gun to his head and my father told him that if he didn’t agree to let Johnny go, Luca would blow his brains out.’So Michael,...
2018-10-10 15:02:13
307
原创 吴恩达.深度学习系列-C4卷积神经网络-W3目标检测
吴恩达.深度学习系列C4-卷积神经网络W3-目标检测吴恩达.深度学习系列C4-卷积神经网络W3-目标检测学习目标1. Object Localization2. Landmark Detection3. Object Detection4. Convolutional Implementation of Sliding Windows5. Bounding Box Pred...
2018-08-24 09:01:48
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原创 吴恩达.深度学习系列-C4卷积神经网络-W2深度卷积模型案例
吴恩达.深度学习系列C4-卷积神经网络W2-深度卷积模型案例(本笔记部分内容直接引用redstone的笔记http://redstonewill.com/1240/。原文整理的非常好，引入并添加我自己的理解。省了不少事儿啊。)吴恩达.深度学习系列C4-卷积神经网络W2-深度卷积模型案例学习目标1.为何关注经典案例2.经典网络模型3.ResNets4.ResNets工作原理...
2018-08-14 16:36:16
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原创 [开启智慧眼]人脸识别课程-课1-作业与笔记
1.作业1.1.visual studio2017安装下载地址：VS2017 Community vs免费版本 运行安装程序后，选择“使用C++的桌面开发”。1.2.opencv 2.4.7 安装下载地址：https://opencv.org/releases.html 开源，免费计算机视觉框架 目前网站上已没有课程要求的2.4.7版本，我选择了opencv 3.4版，也...
2018-08-09 15:43:58
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原创 吴恩达.深度学习系列-C4卷积神经网络-W1卷积神经网络基础
学习目标1.计算机视觉2.边缘检测示例3.其他边缘检测4.Padding5.卷积步长 strided convolution6.Convolutions over Volume7.单层式卷积网络one Layer of a Convolution Network8.简单型卷积网络示例9.池化层 Pooling Layers10.卷积神经网络示例（CNN Example）...
2018-08-08 16:38:48
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原创 吴恩达.深度学习系列-C2神经网络进阶-W3超参数调优、批量归一与程序框架
单词学习目标超参数调优Hyperparameter tuning调优过程Tuning process在合适的尺度上选择超参数Using an appropriate scale to pick hyperparameters超参数调优的一些建议（Hyperparameters tuning in practice:Pandas vs. Caviar）批量归一化Batch No...
2018-08-03 18:05:16
829
原创 吴恩达.深度学习系列-C2神经网络进阶-W2算法优化
词汇前言学习目标Mini-batch gradient descentUnderstanding mini-batch gradient descentExponentially weighted averagesBias correction in exponentially weighted averagesGradient descent with momentumR...
2018-07-31 10:00:39
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原创 吴恩达.深度学习系列-C2神经网络进阶-W1神经网络实践
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I...
2018-07-22 19:32:50
549
原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-w4-（ 作业：建立神经网络）
前言Building your Deep Neural NetworkDeep Neural Network - Application v8Deep Neural Network for Image Classification: Application1 - Packages2 - Dataset3 - Architecture of your model3.1 ...
2018-07-22 18:25:10
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原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-w4深度神经网络
前言Deep L-layer neural networkForward Propagation in a Deep NetworkGetting your matrix dimensions rightWhy deep representations?Building blocks of deep neural networksForward and Backward Pro...
2018-07-21 16:25:11
334
原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-w3-（作业：一个隐藏层进行二维数据分类）
前言Planar data classification with one hidden layer1 - Packages2 - Dataset3 - Simple Logistic Regression4 - Neural Network model4.1 - Defining the neural network structure4.2 - Initialize the ...
2018-07-19 23:43:43
636
原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W3浅层神经网络
学习目标Neural Network OverviewNeural Network RepresentationComputing a Neural Network’s OutputVectorizing across multiple examplesExplanation for Vectorized ImplementationActivation functionsw...
2018-07-18 16:10:25
308
原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W2-（作业：神经网络思想的逻辑回归）
注意：coursera要求不要在互联网公布自己的作业。如果你在学习这个课程，建议你进入课程系统自行完成作业。使用逻辑回归作为一个最简单的类似神经网络来进行图像判别。我觉得代码有参考和保留的意义。Logistic Regression with a Neural Network mindsetWelcome to your first (required) programming assig...
2018-07-18 15:11:51
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原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W2神经网络基础
学习目标Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictions, derivative computation, and gradient descent...
2018-07-04 18:22:15
344
原创 吴恩达.深度学习系列-C1神经网络与深度学习-W1介绍
S=10!+11!+12!+13!+⋯+1n!S=10!+11!+12!+13!+⋯+1n!S=\frac{1}{0!}+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\frac{1}{3!}+\dots+\frac{1}{n!}极限值是多少？由右图：sinx &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt; x &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt; tanxUML 图:可以渲染
2018-07-03 15:58:14
383
原创 贝叶斯推断的简介 与 解决小问题的例子
这两个问题都来自互联网，很多文章都有转载，但是，却总是不是缺这个公式，要不就缺那个图。根据贝叶斯原理及其推断简介补充上公式与计算过程，补全这两个问题的表述。水果糖问题两个一模一样的碗，一号碗有30颗水果糖和10颗巧克力糖，二号碗有水果糖和巧克力糖各20颗。现在随机选择一个碗，从中摸出一颗糖，发现是水果糖。请问这颗水果糖来自一号碗的概率有多大？我们假定，H1表示一号碗，H2表示二号碗...
2018-06-29 00:06:01
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原创 【翻译】卷积网络：一种模块化的观察（未完）
原文地址：《Conv Nets:A Modular Perspective》 Post on July 8,2014介绍过去的几年里，深度神经网络在许多模式识别问题上取得了图片，包括计算机视觉和声音识别领域。产生这些成果的原因之一是一种特别的神经网络，称为卷积神经网络。 从本质上说，卷积神经网络可以被理解为一种对有许多完全相同拷贝的相同神经元。这使得网络在保持实际参数(描述神经元行...
2018-06-26 15:33:12
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原创 Machine Learning|吴恩达 （9-2）- 推荐系统（Recommender Systems）
Collaborative filteringCollaborative filtering协同过滤。不过这个直译名感觉表达不准确啊。可能叫“协同训练”更形象些。系统中涉及θ,xθ,x\theta \; ,x两项需要通过训练进行学习。人已越来越懒，这章节我觉得是全课程比较重要的章节之一。因为提出了“共同训练、循环预测”的概率。然后，居然不想再整理完整笔记了。好吧，以后有时...
2018-06-23 23:24:52
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原创 Machine Learning|吴恩达 （7）-SVM(支持向量机)
线性分割解决线性不可分使用SVM线性分割线性可分时，代价函数为： minθC∑i=1m[y(i)cost1(θ(T)x(i))+(1−y(i))cost0(θ(T)x(i))+12∑i=1nθ2j]minθC∑i=1m[y(i)cost1(θ(T)x(i))+(1−y(i))cost0(θ(T)x(i))+12∑i=1nθj2]min_{\theta} C\sum_...
2018-06-23 22:49:22
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原创 Machine Learning|吴恩达 （10）-大规模机器学习，随机梯度下降，映射化简
确定你的模型是高偏差还是高方差假设你有1亿条数据，训练起来非常耗时耗资源。那么你可以先抽取1000条或10000条数据进行训练，检测你的模型。 画出如上误差曲线，用以确认你的模型是高偏差还是高方差的状况。如果是高方差的状况（如上左图），增加样本对提升正确率有帮助。如果是高偏差状况（如上右图），还是先考虑增加样本特征，否则增加样本数量对提升正确率的意义不大。 金句一条： “It’s n...
2018-06-20 00:37:34
491
原创 Machine Learning|吴恩达 （11）- 图片OCR，上限分析，课程总结
Photo OCRpipeline -Text detction(slide window) -Character segmentation -recognition(character classification)Artificial Data又称为数据增强，人工的制造‘假’数据 -扭曲、变形（模仿人手写字的‘弹性扭曲’） -减噪与增噪 -添加背...
2018-06-19 23:40:41
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原创 Machine Learning|番外篇-1 交叉熵代价函数（Cost Function）
从二次损失函数开始sigmoid的函数及导数特性使用二次损失函数的逻辑回归将‘学习缓慢’引入交叉熵cross-entropy交叉熵的定义逻辑回归是怎么勾搭上交叉熵的？民谣与辟谣从二次损失函数开始回想线性回归的损失函数，使用的是二次损失函数quadratic loss function。 损失函数（cost function）: J(θ0,θ1,…,θ...
2018-06-18 23:44:29
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原创 Machine Learning |吴恩达 （2-2）---神经网络,反向传播推导（超简单版）
神经网络,反向传播推导神经网络,反向传播推导标注说明解题思路寻找δ(l)δ(l)\delta^{(l)}与δ(l+1)δ(l+1)\delta^{(l+1)}之间的关系确定δ(L)δ(L)\delta^{(L)}的值标注说明θ(l)i,jθi,j(l)\theta_{i,j}^{(l)}表明从(l+1)(l+1)(l+1)层的第i个元素到(l)(l)...
2018-06-15 23:49:45
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原创 Machine Learning|吴恩达 （6）应用机器学习的建议
将训练数据分为Train,cross validation,Test三个部分诊断高偏差与高方差问题（Bias vs. Variance）使用学习曲线观察效果问题与对策将训练数据分为Train,cross validation,Test三个部分train数据集： 用来训练模型cross validation数据集：用来测试确认，上一步训练的模型的超参数设定的好坏。...
2018-06-14 22:16:15
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原创 Machine Learning |吴恩达 （2）---神经网络【笔记】
Neural Networks LearningNeural Networks LearningNeural network modelcost functionNeural network modelForward: Backpropagation: cost functionnotation: a&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;
2018-06-11 15:00:29
235
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原创 Machine Learning|吴恩达 （1）线性回归与逻辑回归【含公式推导】
《Machine Learning》@ coursera.org | Formula Summarizi《Machine Learning》@ coursera.org | Formula SummariziMultivariate Linear RegressionNormal EquationLogistic Regression快捷键Markdown及扩展表格定...
2018-06-10 16:45:26
1186
1
原创 协方差（covariance）与方差(variance)的对比
协方差（covariance）与方差(variance)的对比标准差（ standard deviation）：x=∑i=0n(X−X¯¯¯¯)2n−1−−−−−−−−−√x=∑i=0n(X−X¯)2n−1 x =\sum_{i=0} ^{n}\sqrt{\dfrac{ {(X - \overline{X})}^2}{n-1}} 方差（variance）：x=∑i=0n(X−X¯¯¯¯)2...
2018-06-04 22:39:49
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原创 Machine Learning(@Andrew Ng) WEEK 5 Exercise
spend two days in these code,very stupid. note the important part. ”’ function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, … input_layer_size, … ...
2018-05-29 22:32:24
304
原创 自定义的MNIST格式手写数字数据集（650个字符）
自定义的MNIST格式手写数字数据集（650个字符）自己和几个小伙伴手写并转化的图片集，可以用来做MNIST训练的扩展测试。 有些图片并不是很完美，但是你的双眼是能识别的，交给程序识别呢？？？ ^ ^手写测试数据...
2018-04-16 13:28:12
1696
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原创 AWS服务器安装opencv
配置使用AWS服务器，安装opencv——————————————————————————————————AWS提供的ubuntu server有两种版本 1）普通ubuntu server（ubuntu server 16.04LTS(HVM)） 2）机器学习型实例（Deep Learning AMI(ubuntu) version 6.0） 第一种服务器很多配套软件没有设定。安装...
2018-04-10 17:29:25
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原创 win10下配置运行Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5
配置运行Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5总共断断续续的调了3个晚上，才终于把train.py给run成功了。上帝分配给我的坑为啥就那么多呢？这是宿命么？挣着卖白菜的钱，操着卖白粉的心。是我人生的一个缩影。程序出处：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5我的运行环境：tens...
2018-03-14 22:34:01
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原创 如何在eclipse+pydev的环境下配置conda 的environments
conda 能够建立不同的虚拟环境，用于安装一些相互冲突的包。比如python2.7与python3.5能同时存在。最近在捣腾tensorflow，它有CPU/GPU两个版本。调试中出了一点问题要对比两个版本下的运算结果。这时用conda的虚拟环境再好不过了。 运行环境：win10 硬件环境：我的显卡能支持cuda8.0 tensorflow（for cpu）ve...
2018-02-13 23:12:48
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原创 tensorflow-gpu在win10下的安装
tensorflow-gpu在win10下的安装晕晕乎乎看了几个csdn上的帖子，感觉好困难，折腾了一整天，又碰碰撞撞的居然装好了。 我的环境：win10 64位专业版 + annaconda3.6完整安装包。硬件：i7-7700+gtx1070annaconda 安装tensorflow-gpuvisual stidio2015安装cuda软件包安装DXSDK_Jun10安装...
2018-02-11 00:46:30
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原创 将MNIST数据集的train图片及lable分割成 number_index.bmp的形式
@Luffy 2018年2月13日创建将MNIST数据集的train图片及lable分割成 number_index.bmp的形式。number是图片的标签，即0~9十个数字 index是当前图片在图片所在数字中的序号 图片的类型是bmp，未压缩全彩。当然，MNIST的图片是黑底灰度图像。 import structimport numpy as npfrom P...
2018-02-09 10:44:24
1001
Mnist格式的手写数字测试数据集0~9,650个字符
2018-04-16
空空如也
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