VGG 19的介绍和训练这里不做说明,网上资源很多,而且相对比较简单. 本博文主要介绍VGG 19模型调用官方已经训练好的模型,进行测试使用. [TOC] VGG 19模型简单介绍 VGG 19模型文件介绍 __这里是重难点,VGG 19模型存储的方式有点复杂__ 可以通过作者文档说明去查看 可以通 ...
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2018-06-12 23:31:25
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??从普通照片变成艺术品，仅需3秒； 从随手拍下的讲解胶片到生成规整清晰的ppt，只要瞬间…… 5月25日在华为北京研究所举办的HUAWEI HiAI技术合作交流会上，伴随着一声声惊叹，数款接入HUAWEI HiAI移动计算平台的应用惊艳亮相！来自百度、金山WPS、Prisma 等应用的相关负责人， ...
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2018-05-28 16:50:57
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一：适用范围： tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层 二：原理： dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但 ...
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2018-05-27 17:14:08
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资料原文 一、概述思路 假设一台机器上有k个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。 在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成k份并分给每个GPU一份。 然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯 ...
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2018-05-26 01:16:44
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通常机器学习的开发流程包括：数据收集 数据清洗与转换 模型训练 模型测试 模型部署与整合 下面，通过一个例子进行完整的机器学习开发流程的学习。 工程中需要的库： （1）首先数据的收集，获取数据： 如上，可以看到，我们获得需要获取的是Global_active_power（有功功率）、Global_r ...
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2018-04-29 15:23:15
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来学校已经快一个月了，看语音识别依然有些吃力，HMM,GMM,DNN似懂非懂，也许多一些实践和时间，会慢慢好一些。最近终于对一个很小的知识点有一些理解，赶紧写下来，也算是一个月以来有了一些小小的成果。难免有错，热烈欢迎喷我，会及时改正！ 语音识别的模型训练当中，损失函数是一个经常出现的概念，那么什么 ...
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2018-04-24 11:00:33
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机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)； 有监督学习 training data给了正确的答案即label，任务就是建立相应的模型，训练样本集外的数据进行分类预测。 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P（x，y） 常见的判别方法有 k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归 ...
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2018-04-22 12:55:52
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为了破解图形验证码，AI需要大量的图片数据。为了简单获取大量的图形来喂给Ai模型训练，索性自己写一把。代码来一发。。 ...
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2018-04-21 19:38:27
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关于fasttext的使用一些疑问：fasttext.supervised的参数label_prefix 一直提示我这个参数使用有问题... 然而，搜素了半天，我也没搞明白这个参数哪里有问题 还有一点需要注意的地方：fasttext的识别标签统一需要在标签前面加上"__label__" 后续会更新f ...
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2018-04-13 20:39:48
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一、Zero Shot learning ? 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就 ...
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2018-04-03 14:21:35
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