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1、單一的像素點包含的信息是無意義的 2、人在看一個畫面時,不會是一眼就能獲取所有信息的,而是通過聚焦中心,確定感受野,通過不斷調整聚焦中心位置,放大、縮小感受野,從而獲得源源不斷的圖片信息(聚焦中心點和感受野的確定,是要有算法優
文章目錄代碼 接:【深度學習的數學】2×3×1層帶sigmoid激活函數的神經網絡感知機對三角形平面的分類訓練預測(繪製出模型結果三維圖展示效果)(梯度下降法+最小二乘法+激活函數sigmoid+誤差反向傳播法) 在上面的測試中,
文章目錄前言代碼修改之前錯誤的代碼知道爲何Z的結果不能擬合到預期的5了解決辦法1:取消輸出層神經單元的a和b(直接將z作爲輸出)(這個辦法不行,影響神經單元的完整性,沒法計算出輸出層神經單元誤差,從而使用誤差反向傳播法了)(×)解
在進行 【深度學習的數學】接“2×3×1層帶sigmoid激活函數的神經網絡感知機對三角形平面的分類訓練預測”,輸出層加偏置b 的測試中,我們發現,模型的初始權重對模型的訓練結果是影響非常大的, 如圖對比了兩種不同的模型訓練結果,