第5章-TensorFlow实现卷积神经网络CNN 5.1 卷积神经网络简介 卷积神经网络CNN最初是为了解决图像识别等问题设计的，当然现在的应用已经不限于图像和视频，也可以用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。 在深度学习出现之前，必须借助SIFT、HoG等算法提取出有效而丰富的特征，再集合 ...
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2018-07-22 13:03:24
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1. 简述神经网络的基本特征和基本功能 答：基本特征：（A）非线性，人工神经网络处于激活状态或者抑制状态，变现出非线性的特征，可以提高容错性和存储容量（B）非局限性，一个神经网络可以由多个神经网络构成，一个系统不仅取决于单个神经网络特点，还取决于单元之间的相互作用。（C）非常定性，神经网络可以自适应 ...
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2018-07-18 21:45:18
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1、池化层的理解 pooling是用来减小尺寸，提高运算速度的，同时也可以减少噪声。它没有卷积计算，仅仅是在滤波器算子滑动区域内取最大值。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。 最大池采样在计算机 ...
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2018-07-09 12:34:48
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TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了。 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样，是卷积层，最大池化层和全链接层的混合。 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似，我们按 CNN 重新组织了结构。 如那一节一样，这 ...
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2018-07-04 20:13:42
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在 TensorFlow 中使用池化层 在下面的练习中，你需要设定池化层的大小，strides，以及相应的 padding。你可以参考 tf.nn.max_pool()。Padding 与卷积 padding 的原理一样。 说明 完成 maxpool 函数中所有的 TODO。 设定 strides， ...
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2018-07-04 20:10:59
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tf.nn.conv2d(value,filter,strides,[...]) 对于图片来说 value : 形状通常是np.array()类型的4维数组也称tensor(张量), (batch,height,width,channels) 可以理解为（图片样本的个数，高，宽，图片的颜色通道数） ...
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2018-07-02 19:23:02
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线程池优势 在业务场景中, 如果一个对象创建销毁开销比较大, 那么此时建议池化对象进行管理. 例如线程, jdbc连接等等, 在高并发场景中, 如果可以复用之前销毁的对象, 那么系统效率将大大提升. 另外一个好处是可以设定池化对象的上限, 例如预防创建线程数量过多导致系统崩溃的场景. jdk中的线程 ...
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2018-06-25 20:29:06
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Dilation 卷积，也被称为：空洞卷积、膨胀卷积。 一、一般的卷积操作： 首先，可以通过动态图，理解正常卷积的过程： 如上图，可以看到卷积操作。 对于CNN结构，通常包括如下部分： 输入层 （input layer） 卷积计算层 （CONV） 激励层（RELU） 池化层（Pooling） 全连接 ...
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2018-06-17 13:29:58
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LeNet 模型特点 LeNet5诞生于1994年，由Yann LeCun提出，充分考虑图像的相关性。当时结构的特点如下： 1）每个卷积层包含三个部分：卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid） 2）MLP作为最终的分类器 3）层与层之间稀疏连接减少计算复杂度 ...
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2018-06-17 11:08:43
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计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 基础数学篇 [高等数学：求导、梯度] [高等数学：泰勒展开] [概率论：基本概念、条件概率、全概率、朴素贝叶斯] [概率论：期望、方差、协方差] [概率论：常见分布] [线性代数：矩阵] 机器学习中的基本概念 [机器学习的分 ...
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2018-06-07 22:54:49
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