上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

<SQL必知必会>学习笔记(二) 咱们接着上一篇的内容继续.这一篇主要回顾子查询,联合查询,复制表这三类内容. 上一部分基本上都是简单的Select查询,即从单个数据库表中检索数据的单条语句,但是实际应用中的业务逻辑往往会非常复杂,所以会用到一些比较复杂的查询,如子查询,联合查询. 1.子查询 当一个查询是另一个查询的条件时,称为子查询.但是说到子查询又不的不说它与嵌套查询两者的区别,下面一张图来说明 下面再用一条sql语句来说明他们的关系. 其中在查询中又分为嵌套子查询和相关子查询,他们之间…

深度学习笔记:优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam) 深度学习笔记(一):logistic分类 深度学习笔记(二):简单神经网络,后向传播算法及实现 深度学习笔记(三):激活函数和损失函数 深度学习笔记:优化方法总结 深度学习笔记(四):循环神经网络的概念,结构和代码注释 深度学习笔记(五):LSTM 深度学习笔记(六):Encoder-Decoder模型和Attention模型…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython:…

Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上. Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 最近tensorflow团队出了一个model项目,和这个课程无关,但是可以参考 框架: TensorFlow 谷歌出品的基于Pytho…

深度学习(二十六)Network In Network学习笔记 Network In Network学习笔记 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年ICLR的一篇非常牛逼的paper:<Network In Network>,过去一年已经有了好几百的引用量,这篇paper改进了传统的CNN网络,采用了少量的参数就松松击败了Alexnet网络,Alexnet网…

一.介绍 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是网上著名的公开数据库之一,是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含庞大的手写数字图片. 无论我们学习哪门程序语言,我们最开始的一件事就是学习打印"Hello World!".就好比编程入门有Hello World,Tensorflow入门有MNIST,通常把它当做Tensorflow的入门级例程. 从事深度学习的研究,数据集是相当重要的.数据…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

2020年Yann Lecun深度学习笔记(上)…