最近推导了一些机器学习入门的算法，老是搞那些数学知识，搞的自己都没信心和新区了。今天学着玩点有趣好玩的。 图像的艺术风格迁移算法，算是一个简单有趣，而且一般人都能看得到效果的算法。图像艺术风格迁移，简单的理解，就是找一个照片作为内容，然后把这个照片换成梵高或者毕加索等制定的风格。关于 图像艺术风格迁 ...
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编程语言 时间：
2019-09-23 11:43:11
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yolov3的论文写的比较简略,不看yolov1,yolov2很难直接看懂. 建议先看v1,v2论文. yolov3主要做了几点改进 改进了特征提取部分的网络结构 多尺度预测 分类由softmax改为logistic 前面２个改进使得yolo对小目标的检测效果更好. 特征提取网络 由darknet1 ...
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2019-09-19 19:13:05
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本节涉及的知识点： 1.在程序中查看变量的取值 2.张量 3.用张量重新组织输入数据 4.简化的神经网络模型 5.标量、多维数组 6.在TensorFlow中查看和设定张量的形态 7.用softmax函数规范可变参数 8.小结：线性问题 一、在程序中查看变量的取值 二、张量 x1: Tensor(" ...
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2019-09-14 23:06:47
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报错原因：在进行facenet进行train_softmax.py训练时，在一轮训练结束进行验证时，报错AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems' 解决方案：由于我的python时3.5的，Python3.5中：iterite ...
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Web程序 时间：
2019-09-13 15:51:11
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BIT has recently taken delivery of their new supercomputer, a 32 processor Apollo Odyssey distributed shared memory machine with a hierarchical commun ...
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2019-09-08 22:25:46
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常用的损失函数有： 1.均方误差： tf.reduce_mean(tf.square(真实值 - 预测值)) 2.自定义损失函数： 3.交叉熵：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(lables = lables, logits = logits) 通过预测 ...
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2019-09-05 18:25:35
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很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练，然后识别和分类自己指定的图片。但是，在TensorFlow官方入门教程中，并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法。现在，我们就参考官方入门课程《Deep MNIST for Experts》一节的 ...
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2019-09-03 16:50:28
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ReLU层的设计： ReLU函数： 导数： Sigmoid层的设计： Affine 层： Softmax-with-Loss 层的实现 对应误差反向传播法的神经网络的实现： ...
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编程语言 时间：
2019-09-02 17:41:32
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1. 什么是Attention机制 在“编码器—解码器（seq2seq）”?节?，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输?序列信息。当编码器为循环神经?络时，背景变量来?它最终时间步的隐藏状态。 现在，让我们再次思考那?节提到的翻译例?：输?为英语序列“They”“are”“watching”... ...
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2019-08-31 19:22:40
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from gensim.models import Word2Vec Word2Vec(self, sentences=None, size=100, alpha=0.025, window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=1e-3, seed... ...
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2019-08-30 13:56:44
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