给不明白深度学习能干什么的同学,感受下深度学习的power import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy生成100个随机点 x_data=np.random.rand(100) y_data=x_data*0.1+0.2 #这里我们设定已知直线的k为0.1 b为0.2得到y_data #构造一个线性模型 b=tf.Variable(0.) k=tf.Variable(0.) y=k*x_data+b #二次代价函数(白话:两数之差平方后取…

TensorFlow拟合线性函数 简单的TensorFlow图构造 以单个神经元为例 x_data数据为20个随机 [0, 1) 的32位浮点数按照 shape=[20] 组成的张量 y_data为 y = 3*x_data + 0.5 也为 shape=[20] 初始化此神经元的 weight 为 [-1, 1) 之间的一个随机32位浮点数 初始化此神经元的 bias 为 0 误差(Loss)选择为神经元输出结果与y_data的差平方平均值 Optimizer概览 Optimizer的选择一般…

背景: 在自动驾驶中,基于摄像头的视觉感知,如同人的眼睛一样重要.而目前主流方案基本都采用深度学习方案(tensorflow等),而非传统图像处理(opencv等). 接下来我们就以YOLOV3为基本网络模型,Tensorflow为基本框架,搭建一套能够自动识别路面上动态目标,如车辆,行人,骑行人等. 正文: 原生YOLOV3是基于darknet(纯C编写)开发的,这里我们会将YOLOV3架构在Tensorflow平台上(Python,C++跨平台多语言). 关键点介绍: 一.基本的网络结构图:…

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 首先提醒一下,第7讲的最后滑动平均的代码已经更新了,代码要比理论重要 今天是过拟合,和正则化,本篇后面可能或更有兴趣,因为涉及到可视化图形了,而不是纯数据 过拟合:神经网络模型在训练集上的准确率比较高在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型泛华能力差 正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型辅助度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合 使用正则化后,损失函数 loss 变为两项之和: loss = lo…

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--…

过拟合: 真实的应用中,并不是让模型尽量模拟训练数据的行为,而是希望训练数据对未知做出判断. 模型过于复杂后,模型会积极每一个噪声的部分,而不是学习数据中的通用 趋势.当一个模型的参数比训练数据还要多的时候,这个模型就可以记忆这个所以训练数据的结果,而使损失函数为0. 避免过拟合的常用方法:正则化.在损失函数中加入刻画模型复杂程度的指标.损失函数: J(θ) 引入正则化损失:J(θ)+λR(ω) λ代表模型复杂损失在总损失的比列,R(ω)刻画的是模型的复杂程度. 模型的复杂程度由权重决定,一般.…

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran…

对于Windows下的控制台编程,我相信很多人都不陌生.而C语言开始的著名的“Hello world”程序基本是学习编程的第一步.我想对于 RAD开发,大家熟悉的一般都是GUI编程,而对于console的编程基本很少用到.其实对于Delphi而言,不但可以开发GUI程序,而且也可以 开发console程序. 为什么要提到控制台程序呢,因为通过控制台程序你可以清晰的了解到一种编程语言运行的基本原理.Delphi也开发一样,我们不单单是 要知道点几下鼠标就能设置图形界面,但是程序运行的过程和基本原理…

作者:the5fire | 标签: MVC  tornado  | 发布:2012-08-06 2:41 p.m. 文接上篇,看我一个简单的helloworld,虽然觉得这个框架着实精小,但是实际开发总不能这么用.所以还是应该按照实际开发来写一个helloworld. 既然是实际项目版的helloworld,那就要有组织结构,不能代码都塞在一个文件里. 大体结构如下: mvc_helloworld --__init__.py --urls.py --application.py --server…

研究相关的图片分类,偶然看到bvlc模型,但是没有tensorflow版本的,所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图: 下面贴出通用模板: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize class BVLG: def __init__(self, imgs, weights…