风格迁移（style transfer）是让一张图片内容不发生改变，但样式改为另一张图片效果。 这里所使用的风格迁移并不是基于 GAN 的，而是基于卷积神经网络的风格迁移方法（当然现在主流的风格迁移是基于 GAN 的，感兴趣的可以了解一下
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2024-01-02 12:15:26
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卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？ 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小，卷积层数和map个数是根据经验来设定的，但这个里面应该是有深层次原因吧，比如下面的手写字卷积神经网络结构图1，最后输出为什么是12个map，即输出12个特征？然后图2又是输出10个特征了？ 在达到相同
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2023-10-13 00:20:08
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卷积神经网络：（三）风格迁移——代码部分引言本文是在第一步配置完环境后基础上运行的。使用的为系统直装的python环境（在anaconda环境下一样适用，后面注意的点会提示的。）。 友情提示：风格迁移跑的时间会很长。有点耐心哦。若想查看环境配置步骤，请点击，想知道原理，请点击转载请注明出处：这里引用的是：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/
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2024-01-03 15:59:17
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首先，介绍一下卷积的来源：它经常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发生器每个时刻t产生一个信号xt ，其信息的衰减率为wk ，即在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍，假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4。时刻t收到的信号yt 为当前时刻产生的信息和以前时刻延迟信息的叠加。然后，介绍卷积诞生思想：在80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认
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2023-10-01 17:13:57
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卷积神经网络详解一、实验介绍1.1 实验内容Prisma 是最近很火的一款APP，它能够将一张普通的图像转换成各种艺术风格的图像。本课程基于卷积神经网络，使用Caffe框架，探讨图片风格迁移背后的算法原理，手把手教你实现和Prisma一样的功能，让电脑学习梵高作画。本节课我们将学习CNN(卷积神经网络)的相关知识，学习本门课程之前，你需要先去学习814 使用python实现深度神经网络，也许你已经
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2024-01-04 08:51:22
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一、计算机视觉 在运行神经网络对图像进行处理时，对于64*64大小的图像，图像就有12288个参数，而对于一张1000*1000大小的图像，参数更是多达300万个，假设隐藏层有1000个神经元，那么参数就是300万*1000个，300亿个参数，可想而知数据量过于庞大。为解决此问题，我们需要采用卷积计算。二、边缘检测 ①用神经网络的前几层来检测图像边缘，然
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2023-08-27 22:32:28
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How do these “neural network style transfer” tools work?是否能利用机器学习来自动把我画的画变得更有艺术感？于是我决定花点时间去理解一下如何实现，重要的是里面的数学原理，而不仅仅是直觉的感受。我从A Neural Algorithm of Artistic Style文章开始，因为它写得简明扼要。这篇文章的作者另外还建立了一个在线艺术风格迁
论文原文：A Neural Algorithm of Artistic Style
论文译文：卷积 最外层补零padding 彩色图片，三位卷积核在三维的输入中滑动，生成一个二维的feature map？ **卷积神将网络的计算公式为：N=(W-F+2P)/S+1
其中N：输出大小
W：输入大小
F：卷积核大小
P：填充值的大小
S：步长大小**卷积的时候考虑bias不同的卷积核有不同的作用VGG
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2024-01-02 14:13:05
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风格迁移 Neural Transfer风格迁移，即获取两个图片（一张内容图片content-image、一张风格图片style-image），从而生成一张新的拥有style-image图像风格的内容图像。如上图，最右边的乌龟图像拥有了中间海浪图像的风格。数学基础基本思路最基本的思想是很简单的，首先我们定义一个两个距离，一个为内容距离(DC) 另一个为风格距离(DS). DC 测量两个图片之间内容
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2023-09-29 19:30:46
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须知：本文作者建议各位读者结合Coursera上Andrew NG（吴恩达）教授的DeeLearning.ai课程一同学习，理解效果更佳。本文为《Convolutional Neural Networks》第四周 特殊应用：人脸识别和神经风格迁移的学习笔记。 文章目录什么是神经风格迁移（What is neural style transfer?）深度卷积网络学习什么？（What are deep
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2023-11-20 06:00:46
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概念：受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神
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2023-09-18 16:08:00
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1. What is face recognition 首先简单介绍一下人脸验证（face verification）和人脸识别（face recognition）的区别。 人脸验证 ：输入一张人脸图片，验证输出与模板是否为同一人，即一对一问题。 人脸识别 ：输入一张人脸图片，验证输出是否为K个模板
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2018-10-31 11:19:00
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https://github.com/jm199504/VGG-NETNeural Style Transfer 神经风格迁移，是计算机视觉流行的一种算法，最先论文来源《 A Neural Algorithm of Artistic Style》所谓的图像风格迁移，是指利用算法学系著名画作的风格，将这个风格应用到我们自定义的图片上，其中著名的图像处理应用Prisma是用利用风格迁移技术，将普通人的
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2023-11-02 07:19:58
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摘要：深度学习作为近年来快速发展的一个领域，而卷积神经网络是其包含的深度神经网络中的一种经典的结构，一直被相当多的研究者所研究，尤其是随着数据集的扩充和GPU性能的大幅提升，卷积神经网络由此得到了更多的关注。本文最开始回顾了它的起源和发展；然后对卷积神经网络的基本结构进行了介绍；接着描述了近年来研究者们针对卷积神经网络的组件（卷积层、池化层、激活函数及其它方面）的一些改进措施；最后以计算机视觉领域
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2023-12-29 19:03:43
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神经风格转移是一种技术，它允许我们生成与基本图像具有相同“内容”的图像，但具有我们选择的图片的“风格”。了解它的工作原理以及它的实际应用。想象一下，您可以将毕加索的风格转移到您自己的艺术作品中。你的画看起来就像是巴勃罗毕加索实际上是创造它们的人一样。事实上，如果并排呈现，它们将如此难以区分，以至于没有人能分辨出来。听起来很疯狂，对吧？好吧，如果我们讨论的是机器学习，那就不是了。你看，有一类卷积神经
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2024-04-07 22:33:41
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一、卷积神经网络与传统神经网络的学习原理对比传统神经网络：有监督的机器学习，输入为特征。其训练过程为：输入（原始图像）→人工进行特征提取→神经网络进行分类→输出卷积神经网络：无监督特征学习，输入为最原始的图像。其训练过程为：输入（原始图像）→特征提取和分类都由神经网络进行→输出传统神经网络依靠人工设计特征，局限于研究人员的经验和特征表达能力，无法应对各种不变性。传统神经网路与SVM类似，角色只是一
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2023-09-22 21:18:20
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文章目录什么是神经风格迁移代码实现1、导入需要的库2、下载图片3、将图片加载到程序中4、加载VGG19模型，并打印出其中所有的层5、从VGG19中挑出风格层和内容层6、改变VGG19模型7、风格计算8、建立风格迁移模型9、得到风格图片的风格特征和内容图片的内容特征10、将内容图片设置为变量11、定义优化函数12、定义损失函数13、定义每一步的梯度下降14、训练模型，优化图片15、总变分损失计算高
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2024-01-05 17:00:46
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今天我想谈谈神经类型的转移和卷积神经网络。已有相当多的文章和教程可供使用。有时内容只是复制，有些则提供了一种新
原创
2024-05-19 22:29:49
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目录前言一、基本流程二、推导1、初始化 2、正向计算（Forward）3、反向传播（Backpropagation）4、更新结论前言本此周报主要是对CNN的基本流程进行手动推导学习，进一步理解卷积网络的运行过程。同时温习整个卷积神经网络的运作机制。一、基本流程在卷积神经网中的输入x，通常是以矩阵进行输入，在下图中的输入矩阵，横数是“很好看呢！”这几个的个数，列数是词向量的维度，0.3、0
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2023-06-14 22:35:32
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反向传播算法是大多数神经网络的基础，我们应该多花点时间掌握它。还有一些技术能够帮助我们改进反向传播算法，从而改进神经网络的学习方式，包括：选取更好的代价函数正则化方法初始化权重的方法如何选择网络的超参Cost Function这里来看一个非常简单的神经元，我们输入1，期望它输出0。我们看看 Gradient Descent 是如何帮助我们学习 Weights 和 Biases 的。Round 1我
