Sách Deep Learning cơ bản

Recommendations

Info

No information found
7. Giới thiệu về xử lý ảnh7.1 Ảnh trong máy tính7.1.1 Hệ màu RGBRGB viết tắt của red (đỏ), green (xanh lục), blue (xanh lam), là ba màu chính của ánh sáng khi táchra từ lăng kính. Khi trộn ba màu trên theo tỉ lệ nhất định có thể tạo thành các màu khác nhau.Hình 7.1: Thêm đỏ vào xanh lá cây tạo ra vàng; thêm vàng vào xanh lam tạo ra trắng [19]
Page 2 and 3:
Copyright © 2019 Nguyễn Thanh Tu
Page 4 and 5:
4• Phần cứng phát triển: S
Page 6 and 7:
6Lời cảm ơnTrước hết tôi
Page 9 and 10:
Mục lụcIGiới thiệu1 Cài đ
Page 11 and 12:
IIINeural Network5 Neural network .
Page 13 and 14:
12 Các kỹ thuật cơ bản tron
Page 15:
IGiới thiệu1 Cài đặt môi t
Page 18 and 19:
18 Chương 1. Cài đặt môi tr
Page 20 and 21:
Page 22 and 23:
Page 24 and 25:
Page 26 and 27:
Page 28 and 29:
Page 30 and 31:
30 Chương 2. Python cơ bảnt =
Page 32 and 33:
32 Chương 2. Python cơ bản2.4
Page 34 and 35:
34 Chương 2. Python cơ bản# Ph
Page 37:
IIMachine learning cơ bản3 Linea
Page 40 and 41:
40 Chương 3. Linear regressionHì
Page 42 and 43:
Page 44 and 45:
44 Chương 3. Linear regression3.3
Page 46 and 47:
Page 48 and 49: 48 Chương 3. Linear regressionVí
Page 50 and 51: 50 Chương 3. Linear regressionimp
Page 53 and 54: 4. Logistic regressionBài trước
Page 55 and 56: 4.2 Xác suất 55Hình 4.2: Đư
Page 57 and 58: 4.4 Thiết lập bài toán 57=> p
Page 59 and 60: 4.5 Chain rule 59Hình 4.5: Đồ t
Page 61 and 62: 4.5 Chain rule 61Do đód(2x + 1)2d
Page 63 and 64: 4.5 Chain rule 63Từ đồ thị t
Page 65 and 66: 4.6 Quan hệ giữa phần trăm v
Page 67 and 68: 4.7 Ứng dụng 67Hình 4.9: Đư
Page 69: IIINeural Network5 Neural network .
Page 72 and 73: 72 Chương 5. Neural network5.1.1
Page 74 and 75: 74 Chương 5. Neural network5.2.2
Page 76 and 77: 76 Chương 5. Neural network5.3 Fe
Page 78 and 79: 78 Chương 5. Neural network5.4 Lo
Page 80 and 81: 80 Chương 5. Neural networkHình
Page 82 and 83: 82 Chương 5. Neural networkRõ r
Page 85 and 86: 6. BackpropagationBài trước đ
Page 87 and 88: 6.1 Bài toán XOR với neural net
Page 93 and 94: 6.3 Python code 93Thì ở bài nà
Page 95: 6.4 Bài tập 95# Dự đoándef p
Page 100 and 101: 100 Chương 7. Giới thiệu về
Page 114 and 115: 114 Chương 8. Convolutional neura
Page 125 and 126: 9. Giới thiệu keras và bài to
Page 127 and 128: 9.2 MNIST Dataset 127Hình 9.2: D
Page 129 and 130: 9.2 MNIST Dataset 129Hình 9.4: Sof
Page 131 and 132: 9.3 Python code 131Thử đánh gi
Page 133: 9.4 Ứng dụng của việc phân
Page 136 and 137: 136 Chương 10. Ứng dụng CNN c
Page 145: VDeep Learning Tips11 Transfer lear
Page 148 and 149:
148 Chương 11. Transfer learning
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
164 Chương 12. Các kỹ thuật
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 177 and 178:
13. Object detection với Faster R
Page 179 and 180:
13.2 Faster R-CNN 179Đầu tiên
Page 181 and 182:
13.2 Faster R-CNN 181Region of Inte
Page 183 and 184:
13.2 Faster R-CNN 18313.2.3 Faster
Page 185 and 186:
13.2 Faster R-CNN 1851000 anchors b
Page 187:
13.3 Ứng dụng object detection
Page 190 and 191:
190 Chương 14. Image segmentation
Page 192 and 193:
Page 194 and 195:
Page 196 and 197:
Page 199 and 200:
15. Recurrent neural networkDeep le
Page 201 and 202:
15.2 Mô hình bài toán RNN 201Ma
Page 203 and 204:
15.2 Mô hình bài toán RNN 20315
Page 205 and 206:
16. Long short term memory (LSTM)16
Page 207 and 208:
16.3 LSTM chống vanishing gradien
Page 209 and 210:
17. Ứng dụng thêm mô tả cho
Page 211 and 212:
17.3 Ứng dụng 21117.3 Ứng d
Page 213 and 214:
17.5 Các bước chi tiết 213Hì
Page 215 and 216:
17.6 Python code 215import matplotl
Page 217 and 218:
17.6 Python code 217for key, desc_l
Page 219 and 220:
17.6 Python code 219# Tạo model m
Page 221 and 222:
17.6 Python code 221in_seq, out_seq
Page 223:
17.6 Python code 223z=5pic = list(e
Page 226 and 227:
226 Chương 17. Ứng dụng thêm
show all

Sách Deep Learning cơ bản

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?