https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/det ...
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2018-09-09 14:45:32
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从mnist下载手写数字图片数据集，图片为28*28，将每个像素的颜色（0到255）改为（0倒1），将标签y变为10个长度，若为1，则在1处为1，剩下的都标为0。 接下来搭建CNN 卷积->池化->卷积->池化 使图片从（1,28,28）->（32,28,28）->（32,14,14）-> (64, ...
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2018-09-07 14:15:57
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深度学习模型的可视化方法总结 卷积神经网络的可视化方法可以分为两种方式: 1. 保存训练后的权重等个训练参数的value以后,** 即借助绘图工具可视化**, 2. 借助深度学习的可视化的工具也能实现可视化. 比如tensorflow下面的tensorBorad; PyTorch下面的tenso... ...
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2018-09-06 18:01:54
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#卷积神经网络cnn import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 1 to 10 data mnist = input_data.rea... ...
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2018-09-05 21:53:50
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全连接层网络结构：神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的。 卷积神经网络：1.输入层 2.卷积层：将神经网络中的每一个小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征。 3 池化层：可以认为将一张分别率较高的图片转化为分别率较低的图片，通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到 ...
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2018-09-05 12:49:17
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一、前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。 二、CNN与RNN对比 1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新。 2 ...
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2018-09-04 01:48:15
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使用captcha.image.Image 生成随机验证码，随机生成的验证码为0到9的数字，验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码，自己不断训练的模型 使用三层卷积层，三层池化层，二层全连接层来进行组合 第一步：定义生成随机验证码图片 第二步： 生成训练样本 第三步： 定义CNN，这里的CNN ...
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2018-09-03 13:51:04
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分割的作用 在卷积神经网络中 卷积的过程就要用到array的分割，因为是一小块一小块的卷积的 ...
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2018-09-01 20:28:44
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前言 本文与前文对手写数字识别分类基本类似的，同样图像作为输入，类别作为输出。这里不同的是，不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型。卷积神经网络大火以来，发展出来许多经典的卷积神经网络模型，包括VGG、ResNet、AlexNet等等。下面将针对CIFAR-10数据集，对图像进行分类。 1 ...
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2018-08-29 10:48:19
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Google Inception Net的简单介绍以及Inception V3的实现 ...
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2018-08-26 18:35:55
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