基本信息 CIFAR-10 是一个包含60000张图片的数据集.其中每张照片为32*32的彩色照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围 0 ~ 255. 所有照片分属10个不同的类别,分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck' 其中五万张图片被划分为训练集,剩下的一万张图片属于测试集. 下载数据集 打开下面的链接进入官网下载 http://www.cs

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名

所属分类:TensorLayer API - 数据预处理¶ 我们提供大量的数据增强及处理方法,使用 Numpy, Scipy, Threading 和 Queue. 不过,我们建议你直接使用 TensorFlow 提供的 operator,如 tf.image.central_crop ,更多关于 TensorFlow 的信息请见 这里 和 tutorial_cifar10_tfrecord.py. 这个包的一部分代码来自Keras. threading_data([data, fn, thre

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

What's the most effective way to get started with deep learning?       29 Answers     Yoshua Bengio, My lab has been one of the three that started the deep learning approach, back in 2006, along with Hinton's... Answered Jan 20, 2016   Originally Ans

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :

原文链接 本文修正部分错误. 以下是精心收集的一些非常好的开放数据集,也是做 AI 研究不容错过的数据集. 标签解释 [经典]这些是在 AI 领域中非常著名.众所周知的数据集.很少有研究者或工程师没有听说过它们. [有用]这些是更加接近现实世界的.精心设计的数据集.而且,这些数据集通常在产品和研发两方面都有用. [学术]这些是在机器学习和 AI 的学术研究中通常作为基准或基线使用的数据集.无论好坏,研究人员都使用这些数据集来验证算法. [陈旧]这些数据集,无论是否实用,已经有相当长历史了. 计算

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

JFreeChart介绍 JFreeChart是JAVA平台上的一个开放的图表绘制类库.它完全使用JAVA语言编写,是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计.JFreeChart可生成饼图(pie charts).柱状图(bar charts).散点图(scatter plots).时序图(time series).甘特图(Gantt charts)等等多种图表,并且可以产生PNG和JPEG格式的输出,还可以与PDF和EXCEL关联. JFree

       该实例主要应用情景:假如某公司用mysql当做数据库服务器,由于发现mysql数据库在运行中出现不稳定情况,针对这情况,厂家要求更换连接数据库方式,改用SQL server数据库,来满足产线高效稳定的要求,下面主要看看如何实现,设计一个统一的接口IDataAccess,将SQLServerAccess,MySQLServerAccess继承这个接口,当使用数据库Sql server,实例化SQLServerAccess,相应地,如果使用MySQL,实例化MySQLServerAcc

#coding=utf-8 import codecs import numpy from numpy import * import pylab def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = codecs.open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine = map(float, curLine) dataMat.append(f

动态创建Fastreport分以下几个步骤: 1.首先清空Fastreport,定义全局变量,并加载数据集    frReport.Clear;    frReport.DataSets.Add(frxDBDataset1);    DataHeight :=28;    DataWidth :=80;    FirstTop := 50;    FirstLeft := 15; 2.创建frxReportPage,并设置纸张大小   Page := TfrxReportPage.Create(

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

摘要 越深层次的神经网络越难以训练.我们提供了一个残差学习框架,以减轻对网络的训练,这些网络的深度比以前的要大得多.我们明确地将这些层重新规划为通过参考输入层x,学习残差函数,来代替没有参考的学习函数. 我们提供了综合的经验证据,表明残差网络更容易优化,并且可以从显著增加的深度中获得准确性.在ImageNet数据集上,我们对剩余的网进行评估,其深度为152层,比VGG网41层更深,但仍可以保证有较低的复杂度.结合这些残差网络在ImageNet测试集上获得了3.57%的误差,这一结果在ILSVRC

1.Output参数返回值 1 CREATE PROCEDURE [dbo].[upInformation]( 2 @age int , 3 @id bigint OUTPUT 4 ) 5 AS 6 BEGIN 7 SET NOCOUNT ON; 8 BEGIN 9 INSERT INTO [Information](age ) 10 VALUES (@age ) 11 SET @id = @@IDENTITY 12 END 13 END 存储过程中获得方法: 1 DECLARE @age in

Spark UDF Java 示例 在这篇文章中提到了用Spark做用户昵称文本聚类分析,聚类需要选定K个中心点,然后迭代计算其他样本点到中心点的距离.由于中文文字分词之后(n-gram)再加上昵称允许各个特殊字符(数字.字母.各种符号--),如果直接在原来的文本数据上进行聚类,由于文本的"多样性",聚类效果并不一定好.因此准确对昵称先进行一个预分类的过程,这里的分类不是机器学习里面的分类算法(逻辑回归.线性回归),而是根据昵称文本的特征进行分类:给定一个文本昵称字符串,分类方法逐个地

参考网址:http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 内容参考博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_92cd3a1c0102x1ch.html MatConvNet安装:http://www.vlfeat.org/matconvnet/install/ (根据自己的系统配置进行相应的安装) 摘要 MatConvnet是用matlab实现的卷积神经网络(CNN),该工具箱的设计注重简洁性和灵活性.它将CNN的构建模块公开为易于使用的MATLAB

机器学习中数据读取是很重要的一个环节,TensorFlow也提供了很多实用的方法,为了避免以后时间久了又忘记,所以写下笔记以备日后查看. 最普通的正常情况 首先我们看看最普通的情况: # 创建0-10的数据集,每个batch取个数. dataset = tf.data.Dataset.range(10).batch(6) iterator = dataset.make_one_shot_iterator() next_element = iterator.get_next() with tf.S