原文地址: https://blog.csdn.net/TwT520Ly/article/details/79540251 http://blog.csdn.net/TwT520Ly ------------------------------------------------------------------------------------------ 在二维卷积函数tf.nn.conv2d(),最大池化函数tf.nn.max_pool(),平均池化函数tf.nn.avg_pool()

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,

一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

relu函数为分段线性函数,为什么会增加非线性元素 我们知道激活函数的作用就是为了为神经网络增加非线性因素,使其可以拟合任意的函数.那么relu在大于的时候就是线性函数,如果我们的输出值一直是在大于0的状态下,怎么可以拟合非线性函数呢? relu是非线性激活函数 题主的疑问在于,为什么relu这种"看似线性"(分段线性)的激活函数所形成的网络,居然能够增加非线性的表达能力. 1.首先什么是线性的网络,如果把线性网络看成一个大的矩阵M.那么输入样本A和B,则会经过同样的线性变换MA,MB

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博

教程 | 没有博士学位,照样玩转TensorFlow深度学习 机器之心2017-01-24 12:32:22 程序设计 谷歌 操作系统 阅读(362)评论(0) 选自Codelabs 机器之心编译 参与:侯韵楚.王宇欣.赵华龙.邵明.吴攀 本文内容由机器之心编译自谷歌开发者博客的 Codelabs 项目.据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的.教程式的和上手式的编程体验.大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的

PaddlePaddle出教程啦,教程一部分写的很详细,值得学习. 一期涉及新手入门.识别数字.图像分类.词向量.情感分析.语义角色标注.机器翻译.个性化推荐. 二期会有更多的图像内容. 随便,帮国产框架打广告:加入TechWriter队伍,强大国产深度学习利器.https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/787 . . 一.情感分类模型介绍CNN.RNN.LSTM.栈式双向LSTM 教程链接:http://book.paddlepaddle.or

自编码器是一种能够通过无监督学习,学到输入数据高效表示的人工神经网络.输入数据的这一高效表示称为编码(codings),其维度一般远小于输入数据,使得自编码器可用于降维(查看第八章).更重要的是,自编码器可作为强大的特征检测器(feature detectors),应用于深度神经网络的预训练(查看第十一章).此外,自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据,这被称作生成模型(generative model).比如,可以用人脸图片训练一个自编码器,它可以生成新的图片. 自编码器通过简单地学习将输

[1] [2] Answer: B. 即 x1=3这条垂直线. [3] Answer: B 因为要尽可能小.对B,右侧红叉,有1/2 * 2  = 1 ≥ 1,左侧圆圈,有1/2 * -2  = -1 ≤ -1. A太小不满足不等式 [4] 参考课件:  测验 Answer:B. Answer: B Answer:CD Answer: ABG 欠拟合. A 正确.增加feature.增加多项式feature B 正确.神经网络增加hidden units C 错误.逻辑回归成本函数是凸的,因此梯

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类 本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类 来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的

第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies) 为什么要进行实例探究?(Why look at case studies?) 这周我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析,为什么要看这些实例分析呢?上周我们讲了基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一

[摘要]本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用,并且详细解读了两篇流行的work:DARTS和Auto-DeepLab. 自动网络搜索 多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone,如ResNet, MobileNet,稍作改进构建而成来完成不同任务.正因如此,深度神经网络总被诟病为black-box,因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导.所以,很多DNN研究人员将大量时间花在修改模型和实验“调参”上面,而忽略novelty本身.许多教授戏称这种现象

from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境:Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件:Anaconda3 (集成Python3及开发环境) TensorFlow安装:pip install tensorflow (CPU版) pip install tensorflow-gpu (GPU版) TFLearn安装:pip install tflearn 参考: Deep Residual Le

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

Convolutional Networks 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局 局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

1. 卷积神经网络 1.1 多层前馈神经网络 多层前馈神经网络是指在多层的神经网络中,每层神经元与下一层神经元完全互连,神经元之间不存在同层连接,也不存在跨层连接的情况,如图 11所示. 图 11 对于上图中隐藏层的第j个神经元的输出可以表示为: 其中,f是激活函数,bj为每个神经元的偏置. 1.2 卷积神经网络 1.2.1 网络结构 卷积神经网络与多层前馈神经网络的结构不一样,其每层神经元与下一层神经元不是全互连,而是部分连接,即每层神经层中只有部分的神经元与下一层神经元有连接,但是神经元之间

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在