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学习笔记TF011:多层神经网络
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机器学习
深度学习
2017年05月21日 by
清醒疯子
有相等输出划分到单个区域。深度学习,添加更多隐含层,可采用不同类型连接,使用不同激活函数。 梯度下降法,找到函数极值点。学习,改进模型参数,大量训练,损失最小化。梯度下降法寻找损失函数
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学习笔记TF012:卷积网络简述
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机器学习
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2017年05月22日 by
清醒疯子
相关分量有序排列在多维网格),当前主要用于计算机视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。 训练CNN模型数据集Stanford's
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学习笔记TF013:卷积、跨度、边界填充、卷积核
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机器学习
深度学习
2017年05月23日 by
清醒疯子
卷积运算,两个输入张量(输入数据和卷积核)进行卷积,输出代表来自每个输入的信息张量。tf.nn.conv2d完成卷积运算。卷积核(kernel),权值、滤波器、卷积矩阵或模版,filter。权
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学习笔记TF014:卷积层、激活函数、池化层、归一化层、高级层
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2017年05月25日 by
清醒疯子
。tf.nn.conv2d_transpos,卷积核用于新特征图,每部分填充卷积核相同值,卷积核遍历新图像,重叠部分相加。斯坦福大学课程CS231n Winter 2016:Lecture 13。 激活函数与其他层
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学习笔记TF053:循环神经网络,TensorFlow Model Zoo,强化学习,深度森林,深度学习艺术
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2017年11月01日 by
清醒疯子
LSTM、双向GRU。 深度双向RNN(Deep Bidirectional RNN)。隐藏层叠加多层,每步输入多层网络,表达学习能力更强,需要更多训练数据。Alex Graves、Navdeep
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学习笔记TF056:TensorFlow MNIST,数据集、分类、可视化
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2017年11月03日 by
清醒疯子
级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字。训练集6万张图片,测试集1万张图片。数字经过预处理、格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28。数据集小,训练速度快,收敛效果好。
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学习笔记TF055:TensorFlow神经网络简单实现一元二次函数
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机器学习
深度学习
2017年11月03日 by
清醒疯子
| 最后回复 2017年11月03日 by
gavinlin
层、输出层。TensorFlow学习隐藏层、输出层weights、biases。观察训练次数增加,损失值变化。 生成、加载数据。方程y=x^2-0.5。构造满足方程的x、y。加入不满足
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学习笔记TF057:TensorFlow MNIST,卷积神经网络、循环神经网络、无监督学习
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2017年11月04日 by
清醒疯子
,做均值处理。 定义训练操作(trainop),RMSProp算法优化器tf.train.RMSPropOptimizer,学习率0.001,衰减值0.9,优化损失。 定义预测操作
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学习笔记TF058:人脸识别
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机器学习
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2017年11月05日 by
清醒疯子
人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术。摄像机、摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测、跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测、人脸关键点检测、人脸验证等。《麻省理工科技评论
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学习笔记GAN004:DCGAN main.py
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2017年09月14日 by
清醒疯子
Scipy 高端科学计算:http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4437868.html import os #引
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