卷积神经网络大总结(个人理解) 神经网络 1.概念:从功能他们模仿真实数据 2.结构:输入层.隐藏层.输出层.其中隐藏层要有的参数:权重.偏置.激励函数.过拟合 3.功能:能通过模仿,从而学到事件 其中过拟合:电脑太过于自信,想把所有的数据都模拟下来.但是这并不符合我们的实际的需求 激励函数:激活某一些参数 卷积神经网络: 1.一般的结构:输入数据.卷积层.池化层.卷积层.池化层.全连接层.全连接层.误差分析.参数优化.显示精确度 2.每一个层的要求: 输入数据:类型:[-1(表示能接受任意张图

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 或者如何掌握TensorFlow,应用到任何领域? 作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有同学反应资源太多不知道从何看起,或者有点基础了想快速上手,因此就直接把几个比较好的教程放在这里,后面的内容作为参考. Stanford的CS 20SI课程,专门针对TensorFlow的课程,

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息

创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria

主要介绍如何使用 TensorFlow 框架进行深度学习系统的构建.涉及卷积神经网络.循环神经网络等核心的技术,并介绍了用于图像数据和文本序列数据的模型.给出了分布式深度学习系统在TensorFlow 下的构建过程以及如何将训练后的模型导出和部署的方法. 学习参考: <TensorFlow学习指南:深度学习系统构建详解>英文PDF+源代码+部分中文PDF 英文完整版PDF,242页,带目录书签,彩色配图,文字可以复制粘贴: 中文部分PDF,包含第1.2.3章,文字可以复制粘贴: 配套源代码.

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

卷积网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)专门处理具有类似网格结构的数据的神经网络.如: 时间序列数据(在时间轴上有规律地采样形成的一维网格): 图像数据(二维的像素网格): 卷积网络是指至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络. 卷积 前面讲过卷积, 相关算法这里直接使用. 卷积公式为:\(s(t)=\int_{-\infty}^{t}x(\tau)w(t-\tau)d\tau\),记作\(s(t)=(x*w)(t)\).

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord

tf.data卷积神经网络综合应用实例 使用tf.data建立自己的数据集,并使用CNN卷积神经网络实现对卫星图像的二分类问题. 数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/141zi1BvDU6rHsq5VKgRl4Q  提取码:2kbc 1.使用tf.data建立数据集 使用tf.data将已有的图片打上标签,并将数据分为训练集与测试集用于训练神经网络. 下面将逐步介绍如何建立数据集. 1.1读取windows下的文件路径 首先,头文件走一波(python中应该叫导入模块)

使用CNN卷积神经网络(2) 使用Tensorflow搭建简单的CNN卷积神经网络对fashion_mnist数据集进行分类 不了解是那么是CNN卷积神经网络的小伙伴可以参考上一篇博客(Tensorflow学习笔记No.4.1) 2.Tensorflow卷积神经网络相关API简介 2.1.keras.layers.Conv2D()二维卷积层 例如: model.add(keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', padding =

使用CNN卷积神经网络(1) 简单介绍CNN卷积神经网络的概念和原理. 已经了解的小伙伴可以跳转到Tensorflow学习笔记No.4.2学习如和用Tensorflow实现简单的卷积神经网络. 1.CNN简介(概念简介) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中

使用VGG16网络进行迁移学习 使用在ImageNet数据上预训练的VGG16网络模型对猫狗数据集进行分类识别. 1.预训练网络 预训练网络是一个保存好的,已经在大型数据集上训练好的卷积神经网络. 如果这个数据集足够大且通用,那么预训练网络学习到的模型参数可以有效的对图片进行特征提取.即使新问题与原本的数据完全不同,但学习到的特征提取方法依然可以在不同的问题之间进行移植,进而可以在全新的数据集上提取到有效的特征.对这些有效的高级特征进行分类可以大大提高模型分类的准确率. 迁移学习主要适用于已有数

多输出模型 使用函数式API构建多输出模型完成多标签分类任务. 数据集下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JtKt7KCR2lEqAirjIXzvgg 提取码:2kbc 1.读取数据并构建数据集 详细的API介绍在Tensorflow学习笔记5.0中均有提及,这里只简单讲述方法流程并展示代码. 1.1图片数据读取 首先导入需要的模块(运行环境为jupyternotebook). 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np

图像定位 图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记,本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务. 我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标,通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置. 数据集:https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码:2kbc (数据集中的压缩文件需要解压) 1.数据读入 1.1图片读入 图片的读入在前面的博客中已经展示过很多次了,这里不再赘述,详情可

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O