前言

吳恩達的課程堪稱經典，有必要總結一下。
學以致用，以學促用，通過筆記總結，鞏固學習成果，復習新學的概念。

目錄

文章目錄

• 前言
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• 正文

正文

面部識別
面部識別和面部認證是截然不同的兩個問題。
小樣本學習
學習一個似然函數。
對稱網絡
學習的目標。
學習目標
損失函數
優化三元組，A,P,N.
使用三元組誤差最小化，訓練集合。
使用監督學習，實現面部校正。
神經風格遷移
可視化神經網絡的學習過程。
可視化深度網絡
可視化深度網絡
可視化深度網絡
可視化深度網絡
可視化深度網絡
可視化深度5
內容損失函數
風格損失函數
一副圖像的風格
風格矩陣
風格損失函數
2D和1D的卷積
3D的數據
3D卷積

總結

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达 coursera AI 专项四第四课总结+作业答案的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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