[C4W4] Convolutional Neural Networks - Special applications: Face recognition & Neural style transfer

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第四周:Special applications: Face recognition & Neural style transfer 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 欢迎来到第四周,即这门课卷积神经网络课程的最后一周.到目前为止,你学了很多卷积神经网络的知识.我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品. 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 2.Programming assignments：Art generation with Neural Style Transfer

Deep Learning & Art: Neural Style Transfer Welcome to the second assignment of this week. In this assignment, you will learn about Neural Style Transfer. This algorithm was created by Gatys et al. (2015) (https://arxiv.org/abs/1508.06576). In this as…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 3.Programming assignments：Face Recognition for the Happy House

Face Recognition for the Happy House Welcome to the first assignment of week 4! Here you will build a face recognition system. Many of the ideas presented here are from FaceNet. In lecture, we also talked about DeepFace. Face recognition problems com…

课程四(Convolutional Neural Networks)，第四周（Special applications: Face recognition & Neural style transfer） —— 1.Practice quentions

[解释] This allows us to learn to predict a person’s identity using a softmax output unit, where the number of classes equals the number of persons in the database plus 1 (for the final “not in database” class). 上述选项错误的原因: 1.plus 1的解释错误: 将某人的照片放进卷积神经网络…

深度学习论文翻译解析（五）：Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition

论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个机器学习初学者,打算认真研究论文,但是英文水平有限,所以论文翻译中用到了Goo…

[C1W3] Neural Networks and Deep Learning - Shallow neural networks

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 神经网络概述(Neural Network Overview) 本周你将学习如何实现一个神经网络.在我们深入学习具体技术之前,我希望快速的带你预览一下本周你将会学到的东西.如果在本节课中的某些细节你没有看懂你也不用担心,我们将在后面的几节课中深入讨论技术细节. 现在我们开始快速浏览一下如何实现神经网络.首先你需要输入特征 \(x\),参数 \(w\) 和 \(b\),通过这些你就可以计算出 \(z\),接下来使用 \…

Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition

one-shot learning简介这是迁移学习的两种极端形式 zero-shot learning 指的是我们之前没有这个类别的训练样本,但是我们可以学习到一个映射X->Y, 如果这个映射足够好的话, 我们就可以处理没有看到的类了. 比如, 我们在训练时没有看见过狮子的图像, 但是我们可以用这个映射得到狮子的特征. 一个好的狮子特征, 可能就和猫, 老虎等等比较接近, 和汽车, 飞机比较远离. 感性认识的话, 虽然我们不知道这东西叫狮子, 但是我们可以说出他和谁谁谁像.. One-sho…

[C1W4] Neural Networks and Deep Learning - Deep Neural Networks

第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要.本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络. 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,浅与深仅仅是指一种程度.有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络.当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只…

基于3D卷积神经网络的行为识别：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition

简介: 这是一片发表在TPAMI上的文章,可以看见作者有余凯(是百度的那个余凯吗?) 本文提出了一种3D神经网络:通过在神经网络的输入中增加时间这个维度(连续帧),赋予神经网络行为识别的功能. 相应提出了一种3D卷积,对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积(可以理解为用三个二维卷积核卷积三张图). 3D神经网络结构图: input—>H1 神经网络的输入为7张大小为60*40的连续帧,7张帧通过事先设定硬核(hardwired kernels)获得5种不同特征:灰度.x方向梯度.y方向梯度.x方向…

Coursera, Deep Learning 1, Neural Networks and Deep Learning - week3, Neural Networks Basics

NN representation 这一课主要是讲3层神经网络下面是常见的 activation 函数.sigmoid, tanh, ReLU, leaky ReLU. Sigmoid 只用在输出0/1 时候的output layer, 其他情况基本不用,因为tanh 总是比sigmoid 好. 两种 ReLU 使用起来总是要比sigmoid 和 tanh 快.ReLU 是最常用的 activation. 为什么Activation function 要是non-linear的?因为如下图所示…