【Andrew Ng】深度学习(8):卷积神经网络的应用

认识了解了卷积神经网络的工作原理及其一些经典的网络结构后,这里介绍如何应用卷积神经网络,实现目标检测、人脸识别及神经风格转换。

【Andrew Ng】深度学习(7):卷积神经网络

计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何教机器“看”的科学,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图创建能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。

随着深度学习技术的发展,计算机视觉领域的研究也得到了快速的发展。在对各种图像进行处理的过程中,往往在少量的图像中便蕴含着大量的数据,难以用一般的DNN进行处理。而卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)作为一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,在图像处理工作上有着出色的表现。

单片机原理(4):系统扩展、外围接口

当单片机内部功能不能满足应用系统的要求,经需要在片外连接相应的外围芯片以满足应用系统的要求的过程,叫做系统扩展。

通过外围接口技术,可以通过单片机来控制LED数码管、键盘、LCD显示屏等外部设备以及进行A/D、D/A转换,使单片机应用在更为广泛的领域。

单片机原理(3):中断、定时/计数、串行通信

中断(Interrupt)是指在计算机运行过程中,出现某些意外情况需主机干预时,机器能自动停止正在运行的程序并转入处理新情况的程序,处理完毕后又返回原被暂停的程序继续运行。

定时器/计数器(Timer/Counter)在实时控制系统中,实现对于外界事件的定时延时及计数功能。

串行通信(Serial Communicate)是计算机与外界交换信息的一种基本通信方式。

单片机原理(2):程序设计

指令系统是计算机硬件的语言系统,也叫机器语言,它是软件和硬件的主要界面,从系统结构的角度看,它是系统程序员看到的计算机的主要属性。指令系统表征了计算机的基本功能,决定了机器所要求的能力,也决定了指令的格式和机器的结构。

51系列单片机一般使用汇编语言(Assembly Language)直接编程,其指令系统中,有进行数据传送、算术运算、逻辑运算、位操作、控制传递等功能的111条基本指令。此外也可以采用C语言进行程序设计。

单片机原理(1):基本结构

单片微型计算机(Single Chip Microcomputer)简称单片机,是把组成微型计算机的主要功能部件(CPU、RAM、ROM、I/O口、定时/计数器、串行口等)集成在一块芯片中,构成一个完整的微型计算机。

单片机主要面对测控对象,突出的是控制功能,所以它的芯片内集成了很多面向测控对象的接口电路,如ADC(Analog to Digital Converter,模数转换器)、DAC(Digital to Analog Converter,数模转换器)、高速I/O口、PWM(Pulse Width Modulator,脉冲宽度调制器)、WDT(Watch Dog Timer,监视定时器,俗称“看门狗”)等。这些接口电路已经突破了传统的微型计算机体系结构,所以单片机也称MCU(Micro-Controller Unit,微控制器)

【Andrew Ng】深度学习(6):结构化机器学习项目

构建好一个机器学习系统并获得一些初步结果时,为得到最令人满意的结果,后续往往还需要进行大量的改进。如前面优化神经网络中所述,改进的方法多种多样,可能是收集更多的数据,或者是进行正则化,或者是采用不同的优化算法。

想要找准改进的方向,使一个机器学习系统更快更有效地工作,需要学习一些在构建机器学习系统时常用到的策略。

【Andrew Ng】深度学习(5):TensorFlow

每次都从零开始全部靠自己去建立一个深层神经网络模型并不现实,借助现在众多流行的深度学习框架,能够高效地实现这些模型。TensorFlow便是其中之一。

【Andrew Ng】深度学习(4):优化神经网络(2)

想提高一个深层神经网络的训练效率,需从各个方面入手,优化整个运算过程,同时预防其中可能发生的各种问题。

本文涉及优化深层神经网络中的几种梯度下降法,梯度下降中的Momentum、RMSProp、Adam优化算法及学习率衰减,批标准化等内容。

【Andrew Ng】深度学习(3):优化神经网络(1)

想提高一个深层神经网络的训练效率,需从各个方面入手,优化整个运算过程,同时预防其中可能发生的各种问题。

本文涉及优化深层神经网络中的数据划分,模型估计,预防过拟合,数据集标准化,权重初始化,梯度检验等内容。

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