上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用***访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…

前言 Hexo搭建静态博客踩坑日记(一), 我们说到利用Hexo快速搭建静态博客. 这节我们就来说一下主题的问题与主题的基本修改操作. 起步 chrome github hexo git node.js 寻找主题 chrome 搜索 github, 接着github全站搜索hexo-theme 相关项目. 为了方便, 这里给出主题地址推荐. Hexo Star排名靠前的5个主题: iissnan/hexo-theme-next, star 15k litten/hexo-theme-yilia,…

Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

title: hexo博客谷歌百度收录踩坑日记 toc: false date: 2018-04-17 00:09:38 百度收录文件验证 无论怎么把渲染关掉或者render_skip都说我的格式错误,看了一下源代码发现即使不渲染最后也会加上html的标签,于是放弃这个放弃了这个方式. 百度收录html验证 本来以为这个应该会直接就验证通过了,但是只要我修改了html,百度就无法访问我的博客,遂也放弃了这个方法.. 百度收录CNAME验证 使用阿里云进行云解析但是阿里云现在不支持xxx.gith…

前言 博客折腾一次就好, 找一个适合自己的博客平台, 专注于内容进行提升. 方式一: 自己买服务器, 域名, 写前端, 后端(前后分离最折腾, 不分离还好一点)... 方式二: 利用Hexo, Hugo 等快速搭建静态博客, 找主题, 个性化主题... 方式三: 在github上寻找博客园主题... 方式四: 土豪去CSDN买皮肤吧... 方式五: 富二代可以不写博客... 起步 Hexo的基本环境准备 node.js git Hexo安装 打开terminal mac 系统推荐使用termin…

原文:Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 卷积神经网络实用指南 零.前言 一.TensorFlow 的设置和介绍 二.深度学习和卷积神经网络 三.TensorFlow 中…

上次 踩坑日志之一 遗留的问题终于解决了,所以作者(也就是我)终于有脸出来写第二篇了. 首先还是贴上 卷积算法的示例代码地址 :https://github.com/tensorflow/models   这个库里面主要是一些常用的模型用tensorflow实现之后的代码.其中我用的是 models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个示例,上一篇也大致讲过了. 关于上次遇到问题是: 虽然训练了很多次,但是每次实际去用时都是相同的结果.这个问题主要原因是…

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.…