版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面几篇文章介绍了MINIST,对这种简单图片的识别,LeNet-5可以达到99%的识别率. CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集,比MINIST更复杂,而且是RGB彩色图片. 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率.网络结构基本和前面MINIST代码中的差不多,主要是输入图片的通道数不同,代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- u"""

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军.网络结构如下图所示: 对CIFAR10,图片是32*32,尺寸远小于227*227,因此对网络结构和参数需做微调: 最后一个max-pool层删除 网络定义代码如下: class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() self

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com VGGNet在2014年ImageNet图像分类任务竞赛中有出色的表现.网络结构如下图所示: 同样的,对32*32的CIFAR10图片,网络结构做了微调:删除了最后一层最大池化,具体参见网络定义代码,这里采用VGG19,并加入了BN: ''' 创建VGG块 参数分别为输入通道数,输出通道数,卷积层个数,是否做最大池化 ''' def make_vgg_block(in_channel, out_ch

深入浅出深度学习:原理剖析与python实践 目录: 第1 部分 概要 1 1 绪论 2 1.1 人工智能.机器学习与深度学习的关系 3 1.1.1 人工智能——机器推理 4 1.1.2 机器学习——数据驱动的科学 5 1.1.3 深度学习——大脑的仿真 8 1.2 深度学习的发展历程 8 1.3 深度学习技术概述 10 1.3.1 从低层到高层的特征抽象 11 1.3.2 让网络变得更深 13 1.3.3 自动特征提取 14 1.4 深度学习框架 15 2 Theano 基础 19 2.1 符

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

获取数据集 读取小批量样本 小结 本节将使用torchvision包,它是服务于pytorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型. torchvision主要由以下几个部分构成: torchvision.datasets:一些加载数据的函数以及常用的数据集的接口 torchvision.models: 包含常用的模型结构(含预训练模型),例如AlexNet,VGG,ResNet: torchvision.transforms:常用的图片变换,例如裁剪,旋转等: torchvision.u

在动手安装之前,首先要确定硬件,系统,准备安装软件的版本,确定这些软硬件之间是否相互支持或兼容.本文安装的主要环境和软件如下: Ubuntu16.10+CUDA8.0(cudnn5.1,CNMEM)+Theano0.8.2+Tensorflow0.11.0rc1+Keras1.1.0 显卡型号为Quadro K6000. 深度学习的另外一个比较常用的开发环境是CAFFE,由于之前的很多大牛基于CAFFE做了很多注明的模型,且已经发布到网上,故这套框架更适合于应用.但CAFFE安装起来异常复杂,需

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru

目录 二维Full卷积 二维Same卷积 二维Valid卷积 三种卷积类型的关系 具备深度的二维卷积 具备深度的张量与多个卷积核的卷积 参考资料 二维卷积的原理和一维卷积类似,也有full卷积.same卷积和valid卷积. 举例:3*3的二维张量x和2*2的二维张量K进行卷积 二维Full卷积 Full卷积的计算过程是:K沿着x从左到右,从上到下移动,每移动到一个固定位置,对应位置的值相乘再求和,计算过程如下: Full卷积的过程记为Cfull=x★K: 返回目录 二维Same卷积 假设卷积核

为了能让 Tensorflow GPU 版本跑起来,我折腾了1个多星期. 总体参照 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32118549 ,安装成功,但还是有不足的地方, 在此记录,为以后重新装系统方便. 1. 我选择Ubuntu版本的原则 目前,我选择Ubuntu版本的原则就是能否立即连上网络(无论有线还是无线,得先能连接网络才行).因为不同机器网卡的原因,导致低版本Ubuntu安装状态时无法识别网卡.我在本机上安装过Ubuntu 14.04, 16.04版本,均无法识别

除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识别验证码. 此篇代码大部分是转载的,只改了很少地方. 代码是运行在linux环境,tessorflow没有支持windows的python 2.7. gen_captcha.py代码. #coding=utf-8 from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np import ma

一.网络爬虫的定义 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字. 把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛. 网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的. 从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容,找到在网页中的其它链接地址, 然后通过这些链接地址寻找下一个网页,这样一直循环下去,直到把这个网站所有的网页都抓取完为止. 如果把整个互联网当成一个网站,那么网络蜘蛛就可以用这个原理把互联网上所有的网页都抓取下来. 这样看来,网络爬虫就是一个爬行程序,一个抓

在看官方教程时,无意中发现别人写的一个脚本,非常简洁. 官方教程地址:http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html#sphx-glr-beginner-data-loading-tutorial-py 使用的是dlib自带的特征点检测库,初期用来测试还是不错的 """Create a sample face landmarks dataset. Adapted from dlib/python

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

一.使用urllib下载cifar-10数据集,并读取再存为图片(TensorFlow v1.14.0) # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import sys import os # 给定url下载文件 def download_from_url(url, dir=''): _file_name = url.split('/')[-1] _file_path = os.path.join(dir, _file_name) # 打印下载进度

http://blog.csdn.net/walilk/article/details/58709611 http://blog.csdn.net/zwx2445205419/article/details/79030001 http://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/62417983

8.1 生物神经元(BN)结构 1.人脑中有100亿-1000亿个神经元,每个神经元大约会和其他1万个神经元相连 2.细胞体:神经元的主体,细胞体=细胞核+细胞质+细胞膜,存在膜电位 3.树突:从细胞体向外延伸出许多突起的神经纤维.输入端 4.轴突:细胞体伸出的最长的一条突起,也叫神经纤维.长而细.末端细分支为神经末梢.输出端 5.突触:一个神经元轴突的神经末梢和另一个神经元的细胞体或树突进行通信连接. 6.神经传导流程:多个树突接受输入信息,输入信息累加大于某一个特定阈值,信息通过轴突传播出去

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库.它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单.很多其他的库是以 Theano 为基础开发的:Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库.Theano 在底层帮助其