Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(softmax regression)模型的经典案例.softmax模型可以用来给不同的对象分配概率.当以后我们训练更加精细的模型时,最后一步也需要用softmax来分配概率. 在机…

前言 在上一讲中,我们通过分析选用了softmax模型,并用tf创建之.本讲的内容就是为了训练这个模型以便于测试. 训练模型 为了训练我们的模型,我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的.其实,在机器学习,我们通常定义指标来表示一个模型是坏的,这个指标称为成本(cost)或损失(loss),然后尽量最小化这个指标. 用于衡量模型好坏的工具,可以称之为成本函数.有关概念 一个非常常见的,非常漂亮的成本函数是"交叉熵"(cross-entropy).交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码…

前言 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"HelloWorld".就好比编 程入门有 HelloWorld,机器学习入门有 MNIST. MNIST 是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片,以及每一张图片对应的标签(标签用于告诉我们这个是数字几).MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. 在此教程中,我们通过将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字,介绍下如何…

前言 这篇文章适合实践过MNIST入门的人学习观看.没有看过MNIST基础的人请移步这里 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库.其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络. 在本教程中,我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤,并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络. 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集.如果你尚未了解,请查看新手指南. 安装 在创建模型之前,我们会先加载MNIST数据集,然后启动一个Tensor…

我们在学习成熟网络模型时,如VGG.Inception.Resnet等,往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢?另外,我们如果要设计自己的网路模型时,又该如何设置各层参数呢?如果模型参数设置出错的话,其实模型也往往不能运行了. 所以,我们需要首先了解模型各层的含义,比如输出尺寸和可训练参数数量.理解后,大家在设计自己的网路模型时,就可以先在纸上画出网络流程图,设置各参数,计算输出尺寸和可训练参数数量,最后就可以照此进行编码实现了. 而在keras中,当我们构建模型或拿到一个成熟…

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢…

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp…

MongoDB学习笔记:快速入门   一.MongoDB 简介 MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 二.MongoDB安装及配置 查看:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-linux-ins…

WebSocket学习笔记——无痛入门 标签: websocket 2014-04-09 22:05 4987人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: 物联网学习笔记(37)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 0.前言         本人一直专注于IoT领域,前些时间尝试了REST API使用PHP Slim框架构建应用.传感器数据的上传可以高效的实现,可以定时上传传感器检测结果,而这些检测结果每条都是有用的.若需要实现相关控制功能,那么设备就需要轮询,而在轮询的过程中仅…

ArcGIS案例学习笔记-批量裁剪地理模型 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 功能:空间数据的批量裁剪 优点:1.批量裁剪:任意多个目标数据,去裁剪任意多个原始数据. 项目中一次处理几千个数据,容量达到几10g.2.自动保存:自动分类,自动命名.3.使用简单:只要输入裁剪范围,目标数据,保存位置即可.4.稳定:多个循环,连续运行,不易出错.实际项目中连续运行数天,从未出错,稳定可靠. 模型构建过程 模型运行 联系方式:谢老师,135-4855-43…