TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的，使用 C++ ...
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2018-05-31 19:28:24
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1，参考谷歌Inception结构设计思想，可做到如下：（参考深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution） https://blog.csdn.net/xbinworld/article/d ...
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2018-05-25 13:52:49
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深度学习之TensorFlow安装与初体验 学习前 搞懂一些关系和概念 首先，搞清楚一个关系：深度学习的前身是人工神经网络，深度学习只是人工智能的一种，深层次的神经网络结构就是深度学习的模型，浅层次的神经网络结构是浅度学习的模型。 浅度学习：层数少于3层，使用全连接的一般被认为是浅度神经网络，也就是 ...
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2018-03-25 15:49:41
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参考文章 神经网络基础 Neural Networks and Deep Learning. Michael A. Nielsen 一文弄懂神经网络中的反向传播法：讲的很详细，用实例演示了反向传播法中权重的更新过程，但是未涉及偏置的更新 假设一个三层的神经网络结构图如下： 对于一个单独的训练样本x其 ...
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2018-03-10 00:24:15
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RNN网络的结构： 上图展示了一个简单的循环神经网络结构，在这个循环体中仅使用了一个类似全连接的神经网络结构。循环神经网络中的状态是通过一个向量来表示的，这个向量的维度称为循环神经网络隐藏层的大小，设其为h。从上图可以看出，循环体中的神经网络的输入包含两部分，一分部为上一时刻的状态，另一部分为当前时 ...
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2018-02-02 21:53:47
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使用前面介绍的技术，实践一个神经网络模型。将训练和测试分成两个独立的程序，训练网络的程序可以持续输出训练好的模型，测试程序可以每隔一段时间检验最新模型的正确率。 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf # 定义神经网络结构相关的参数 INPUT_ ...
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2018-01-20 21:30:51
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卷积神经网络 图片识别，视频分析、语音识别 参考谷歌youtube上提供的CNN视频演示 数据组织形式 计算机识别的不是颜色本身，而是由颜色组成的矩阵 如果是黑色的话，矩阵的维度为2维 如果是彩色的话，矩阵的维度是3维度，还有一个RGB通道来表示颜色 卷积神经网络结构 卷积的图示理解 用一个XYK的 ...
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2017-12-26 21:03:20
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深度学习所示深层神经网络的代名词，重要特性：多层、非线性。 若只通过线性变换，任意层的神经网络模型与单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，这是线性模型的局限性。对于线性可分的问题中，线性模型可解决，但在现实生活中，绝大部分的问题都是无法线性分割的。 感知机：单层神经网络。不能处理异或问题。 1、激 ...
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2017-11-27 00:08:09
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1. 经典的卷积网络 介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5： LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为 ，其结构如下： 在LetNet中，存在的经典模式： 随着网络的深度增加，图像的大小在缩小，与此同时，通道的数量却在增加； ...
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2017-11-16 21:59:32
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序言： 神经网络结构，作为最成功的机器学习模型之一，其工作原理一直被埋藏得比较深，其解释性以至于被称为黑盒。 自己对于DNN的理解也只能算刚踏入了门槛，对于人脑的原理与DNN原理之间的互通性，一直是非常深信的，所以想一窥DNN成功背后的数学原理。 通过DNN原理探究系列博文，希望能总结归纳已经理解的 ...
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2017-11-11 18:46:36
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