序列模型 1. Why sequence models? 在实际的生活中，很多东西都是序列信号，例如语音信号、音乐产生、情感分类、DNA序列分析等，这些虽然可以使用一般神经网络去完成，但就如同图像识别一样，那样去做太过于复杂，因此在这里引入…

特殊应用：人脸识别和神经风格迁移 1.人脸识别（Face Recognition） 人脸识别包括两个部分： （1）验证（Verification） 输入图像，名字/ID；输出所输入的图像是不是所要验证的那个人。 （2）识别（Recognit…

卷积神经网络 — 目标检测 1. 目标定位&特征点检测-目标检测 图片检测的三个问题： （1）分类问题：区分图片是汽车亦或是其它； （2）目标定位：判断是否是汽车并确定其位置； （3）目标检测：源图中有多个不同的物体，分析…

卷积神经网络 — 深度卷积模型 1. 经典的卷积网络 本节，吴恩达教授介绍了几种经典的神经网络模型，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet，并且提到了后面要介绍的ResNet（残差网络）和Google的Inception。…

卷积神经网络 — 卷积神经网络基础 本部分整理了吴恩达课程学习笔记，但是并没有完全按照课程顺序，而是做了一些调序和删减。 1.边缘检测 卷积神经网络之所以叫卷积神经网络，是因为它包含有卷积操作。下面是在利用卷积实现边缘检测的过程：…

1.首先可以安装VS也可以不安装VS。VS可以安装2013/2015/2017版本。 2.然后下载CUDA9.0版本。目前最新版本是CUDA9.1版，但是貌似Tensorflow目前还不支持CUDA9.1版。 下载地址为：https://d…

欢迎来到本周的编程训练。到目前为止，你已经经常使用numpy来组建神经网络。现在，我们将通过一个深度学习框架来让你更简单的创建一个深度网络。像Tensorflow、PaddlePaddle、Torch、Caffe、Keras等其它的机器学习…