深度學習deeplearning(參考版)
2025-07-22 23:26本頁面
【正文】 Hierarchical Face Parsing via Deep Learning Hierarchical Face Parsing via Deep Learning Deep Learning Shape Priors for Object Segmentation Deep Learning Shape Priors for Object Segmentation Deep Learning Shape Priors for Object Segmentation 人臉姿態(tài)映射 。 ? 訓練算法與傳統(tǒng)的 BP算法差不多。 Convolutional Neural Networks ? 需要提取不同的特征，可以設計多個不同的濾波器。 無論隱層的神經(jīng)元個數(shù)為多少，兩層間的連接，只有 101個參數(shù)。 Convolutional Neural Networks ? 每一個神經(jīng)元都連接 10x10個圖像區(qū)域，或者說每一個神經(jīng)元存在 10x10=100個連接權值參數(shù)，加上偏置是 101個參數(shù)。 Convolutional Neural Networks ? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通過感受野和權值共享減少了神經(jīng)網(wǎng)絡需要訓練的參數(shù)的個數(shù)。 Convolutional Neural Networks ? C層是一個卷積層， S層是一個下采樣層，下一 C層起到二次特征提取的作用。 ? 是感受野概念在人工神經(jīng)網(wǎng)絡領域的應用。 ? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是神經(jīng)網(wǎng)絡的一種，是為識別 二維形狀而特殊設計 的一個多層感知器
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