时序行为检测是指在一段未分割的长视频中，检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务，提出基于双流卷积神经网络的行为检测模型.首先使用双流卷积神经网络提取视频的特征序列，然后使用TAG （Temporal Actionness Grouping）生成行为提议，为了构建高质量的行为提议，将行为提议送入边界回归网络中修正边界，使之更为贴近真实数据，再将行为提议扩展为含有上下文信息的三段式特征设计，最后使用多层感知机对行为进行识别.实验结果表明，本算法在THUMOS 2014数据集和ActivityNet v1.3数据集获得较好的识别率.

吴恩达LogisticRegression识别猫数据集，内置有两个h5格式的文件：训练集文件和测试集文件。

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【《神经网络与深度学习》课程练习(TensorFlow)】’Neural Network and Deep Learning' 欢迎关注公众号：gbxiao992

机器学习是许多人在人类生活的各个领域中不可或缺的技术。 它遍及全球的现代生活中，并具有多种用途。 一种应用是图像分类，它涵盖了许多影响领域，例如商业，金融，医药等，以提高产量，原因，效率等。这种对更精确，面向细节的分类的需求增加了对修改，改编，和深度学习算法的创新。 本文使用卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据库中的场景进行分类，并在KDEF数据库中检测情绪。 所提出的方法将数据转换到小波域以获得更高的精度和与空间域处理相当的效率。 通过将图像数据划分为子带，重要的特征学习发生在不同的低频到高频上。 所学习的低频和高频特征的组合以及对融合特征映射的处理导致检测精度的提高。 将拟议的方法与空间域CNN和堆叠式降噪自动编码器（SDA）进行比较，实验结果表明，准确性显着提高。

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神经⽹络与深度学习_中文版，带目录高清版，Michael Nielsen 著。