二分类问题 在二分分类问题中,目标是训练出一个分类器,这里以图片特征向量x作为输入,预测输出的结果标签y是1还是0,也就是预测图片中是否有猫.          计算机保存一张图片(彩色),要保存三个独立矩阵,分别对应红绿蓝三个颜色通道,如果输入图片是64×64像素,就有三个64×64像素矩阵对应图片中红绿蓝三种像素的亮度. 把这些像素取出来放入特征向量,维度是64×64×3=12288. x表示的是特征向量,一个特征向量的长度是nx (x,y)表示一个单独样本 .shape指令是python中…

数据IO操作 TF支持3种文件读取:    1.直接把数据保存到变量中    2.占位符配合feed_dict使用    3. QueueRunner(TF中特有的) 文件读取流程 文件读取流程(多线程 + 队列)1)构造文件名队列(先读取文件名到队列,方便快速读取文件)    file_queue = tf.train.string_input_producer(string_tensor,shuffle=True)2)读取与解码(读取器根据文件名读取数据,以一个样本为一个单位进行读取,返回一…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义.   二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据.   二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘…

卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道的含义. 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据. 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter).卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,…

 =================第2周 神经网络基础=============== ===2.1  二分分类=== ===2.2  logistic 回归=== It turns out, when you implement you implement your neural network, it will be easier to just keep b and w as separate parameters. 本课程中将分开考虑它们. ===2.3  logistic 回归损失函数…

Week 2 Quiz - Neural Network Basics(第二周测验 - 神经网络基础) 1. What does a neuron compute?(神经元节点计算什么?) [ ] A neuron computes an activation function followed by a linear function (z = Wx + b)(神经 元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b)) [ ] A neuron computes a linear f…

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5597716.html 阅读目录 1. 神经元模型 2. 感知机和神经网络 3. 误差逆传播算法 4. 常见的神经网络模型 5. 深度学习 6. 参考内容 目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然…