[機器學習入門] 李宏毅機器學習筆記-11(Convolutional Neural Network;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)

PDF VIDEO

[機器學習入門] 李宏毅機器學習筆記-11(Convolutional Neural Network肾胯;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)

PDF VIDEO

Why CNN for Image?

CNN 經(jīng)常作用于圖像識別竖席。

這里寫圖片描述

Some patterns are much smaller than the whole image

這里寫圖片描述

The same patterns appear in different regions

同樣的pattern,在image里面敬肚,他可能會出現(xiàn)在image不同的部分毕荐,但是它們代表的是同樣的含義,同樣的形狀艳馒,也有同樣的neural憎亚,同樣的參數(shù),detector就可以偵測出來弄慰。

這里寫圖片描述

Subsampling the pixels will not change the object

做Subsampling使圖片變小對影響辨識沒什么影響


The whole CNN

這里寫圖片描述

CNN – Convolution

這里寫圖片描述
這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

CNN – Colorful image

這里寫圖片描述

Convolution v.s. Fully Connected

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

CNN – Max Pooling

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

Flatten

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

CNN in Keras

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

What does CNN learn?

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

Deep Dream

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

Deep Style

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

More Application

Playing Go

這里寫圖片描述

這里寫圖片描述

Speech

這里寫圖片描述

Text

這里寫圖片描述
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末第美,一起剝皮案震驚了整個濱河市,隨后出現(xiàn)的幾起案子陆爽,更是在濱河造成了極大的恐慌斋日,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 212,718評論 6 492
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件墓陈,死亡現(xiàn)場離奇詭異恶守,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機贡必,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 90,683評論 3 385
  • 文/潘曉璐 我一進店門兔港,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人仔拟,你說我怎么就攤上這事衫樊。” “怎么了利花?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 158,207評論 0 348
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵科侈,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我炒事,道長臀栈,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 56,755評論 1 284
  • 正文 為了忘掉前任挠乳,我火速辦了婚禮权薯,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘睡扬。我一直安慰自己盟蚣,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 65,862評論 6 386
  • 文/花漫 我一把揭開白布卖怜。 她就那樣靜靜地躺著屎开,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪马靠。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上奄抽,一...
    開封第一講書人閱讀 50,050評論 1 291
  • 那天蔼两,我揣著相機與錄音,去河邊找鬼如孝。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛娩贷,可吹牛的內(nèi)容都是我干的第晰。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 39,136評論 3 410
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼彬祖,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼茁瘦!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起储笑,我...
    開封第一講書人閱讀 37,882評論 0 268
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤甜熔,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后突倍,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體腔稀,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 44,330評論 1 303
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 36,651評論 2 327
  • 正文 我和宋清朗相戀三年羽历,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了焊虏。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 38,789評論 1 341
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡秕磷,死狀恐怖诵闭,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情澎嚣,我是刑警寧澤疏尿,帶...
    沈念sama閱讀 34,477評論 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站易桃,受9級特大地震影響褥琐,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜晤郑,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 40,135評論 3 317
  • 文/蒙蒙 一踩衩、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧贩汉,春花似錦驱富、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,864評論 0 21
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至赐稽,卻和暖如春叫榕,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間浑侥,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,099評論 1 267
  • 我被黑心中介騙來泰國打工晰绎, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留寓落,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 46,598評論 2 362
  • 正文 我出身青樓荞下,卻偏偏與公主長得像伶选,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子尖昏,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 43,697評論 2 351

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容

  • 百無聊賴的下午仰税,不想寫作業(yè),又不知道該干嘛抽诉,于是拿起前兩天和室友去圖書館借的書隨便翻翻陨簇。《銀女》迹淌,當時選中這本書河绽,...
    檸檬汁去糖加冰閱讀 1,463評論 0 0
  • 幾天以來持續(xù)的低燒,加上喉嚨腫痛唉窃,弄得我很不自在葵姥。不想動彈,更別提運動了句携,喝了一大碗狂加醋的雞蛋湯榔幸,瞬間滿...
    零點一T閱讀 144評論 0 0
  • 放暑假了蠢笋,我大部分的時間都在陪伴女兒學習拨齐。在她學習的過程中,在我們的生活中昨寞,我經(jīng)常和女兒發(fā)生爭執(zhí)瞻惋,為此我也常常繃著...
    王櫟涵閱讀 343評論 4 4