首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >【有三说深度学习】从数据集到卷积神经网络

【有三说深度学习】从数据集到卷积神经网络

作者头像
用户1508658
发布2019-07-26 15:01:02
5200
发布2019-07-26 15:01:02
举报
文章被收录于专栏:有三AI有三AI

01 第二集-数据集

数据是深度学习的精神食粮,没有大数据,是万万不可能有深度学习的成功的。

本课的主要内容:

1, 深度学习里的经典数据集与历史节点。

2, 数据集的发展趋势。

02 第三集-数据增强

很多实际的项目,我们都难以有充足的数据来完成任务,要保证完美的完成任务,有两件事情需要做好。

1,寻找更多的数据;2,充分利用已有的数据进行数据增强。

什么是数据增强呢?它也叫数据扩增,意思是在不实质性的增加数据的情况下,让有限的数据产生等价于更多数据的价值。

本课的主要内容:

1,有监督的数据增强方法。

2,无监督的数据增强方法。

03 第四集-神经网络

这一课将比较传统神经网络和卷积神经网络各自的输入,结构与计算效率,应用场景,重要讲述卷积神经网络设计的核心思想及其背后的原理,为接下来展开讲述的优化,可视化,模型结构等打好基础。

本课的主要内容:

1,传统的全连接神经网络。

2,卷积神经网络。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2018-11-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 有三AI 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档