本文介绍Coursera-Deep Learning第四课卷积神经网络最后一节内容：神经风格转换（Neural Style Transfer）。
这个概念其实没有明确的定义，但是看一张图就能一目了然了：
最左边是一张古城的照片，而右边则是梵高的著名油画作品：星夜。现在我们在两者的基础上合成一张含有星夜的风格的古城照片，这就是神经风格转换。这应该是神经网络应用里最有趣最好玩的一个了，那么它具体是如何实现的呢？
为了后面的解释更清楚，我们先做一些定义：
直觉上，最后合成的图像G至少应该满足以下两个条件：
要实现一个有趣的神经网络应用，最重要的是你如何去定义或者说找到它的损失函数。根据上面所说的条件，那么神经风格转换的损失函数应该由两部分组成，它的大致形式如下：
$$
J(G) = \alpha[……]
本文介绍Coursera-Deep Learning第四课卷积神经网络最后一节内容：人脸识别。
在深度学习起飞之前，基于纯粹的图像处理的人脸识别方法已经存在了，第一个有效的人脸识别方法叫做特征脸方法（Eigenfaces）。该方法首先由Sirovich and Kirby (1987)提出，并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人脸分类。它大致的原理是先对图像进行预处理，比如做直方图均值化（Histogram equalization）；再通过PCA对图像进行降维，然后计算出数据库中K个人脸图像的平均脸[……]
上文我们介绍了目标检测和目标定位的基础知识，本文我们就正式开始介绍YOLO算法。YOLO全称是You Only Look Once，这个算法来源于Joseph Redmon等人在CVPR 2015上发表的一篇论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，它不仅解决了目标边界框不精确的问题，而且算法速度也很快，下面让我们看看它是如何实现的。
YOLO的基本思路是，把一个大的图像分割成更小更精细的n等份的网格，然后每个网格都打上标签，这个格子内是否有目标，目标的位置以及目标所属类别。为了简单起见，我们以\(3 \times 3\)的网格为例，实际使用中的表格会更精细，比如\(19 \times 19\)，它们的示意图如下：
这样一来输出层的大小就是\(3 \times 3 \times 8\)或者\(19 \times 19 \times 8\)。值得注意的是，YOLO算法是一个卷积实现，所以它的速度非常快，基本可以做到实时检测。还有一个小细节是，在计算每个格子中目标的位置时，我们不再以整张图标作为参考[……]
今天我们开始介绍Coursera-Deep Learning第四课卷积神经网络的week3的内容：目标检测，主要内容是YOLO算法。在详细介绍这个算法之前我们先普及一些目标检测的基本知识。
所谓的检测（Detection）指的是从一张图片中识别出是否存在某个目标，而目标定位（Localization）指的是在识别目标的同时，输出它在图像中的位置。我们知道使用神经网络进行目标检测是很容易的，那么如何进行目标定位呢？很简单，跟目标检测一样，我们不仅可以对图像内容打标签，还可以对它所在的位置打标签，然后通过神经网络训练，定位目标。所以，一个完整的Object Detection应该包括Detection和Localization两部分，结合起来后我们得到以下的label \(y\)：
$$
y=\begin{bmatrix}
p_c\\
b_x\\
b_y\\
b_h\\
b_w\\
c_1\\
c_2\\
c_3
\end{bmatrix}
$$
其中，
本文我们开始介绍Coursera-Deep Learning第四课卷积神经网络的week2的内容：深度卷积神经网络模型。
上文我们介绍了卷积神经网络的基本原理，但那只是最基本的模型，在此基础上又诞生了很多变种，它们在性能上都比最基本的模型要好，当然也更复杂。今天我们就介绍一些常见的卷积神经网络模型，主要有以下几种：LeNet-5, AlexNet, VGG-16, ResNet(残差网络)和Inception，其中前三者属于经典模型。
LeNet-5这个模型是由深度学习大神Yann LeCun于1998年在其发表一篇名为Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition的论文中被首次提出的，可以说LeCun大神是CNN的开山鼻祖了，也有人称之为卷积网络之父。LeNet-5的名字就取自于LeCun，而5表示这个模型一共有5层，分别是两个卷积层和两个全连接层，还有一个输出层用于分类。他的结构如下：
他有什么特点呢？