摘要：
Data arrangement 1.Reference Webs http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~tcc/ https://blog.csdn.net/a609640147/article/details/89562262 https://blog.csdn.ne 阅读全文
posted @ 2019-06-25 16:08
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摘要：
附一篇science论文，待啃： 附Surrogate time series and fields，matlab：https://www.sogou.com/link?url=DSOYnZeCC_pUoBbvzKWeqsTRGNTN97xPte41xvri4mlMssyssAAbZVyo6HghO 阅读全文
posted @ 2019-04-23 10:23
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摘要：
参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7w 阅读全文
posted @ 2019-04-03 16:22
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摘要：
关于VGG19的一些参考资料 http://www.cnblogs.com/vipyoumay/archive/2017/11/23/7884472.html https://cloud.tencent.com/developer/article/1075514 VGG网络与AlexNet类似，也是 阅读全文
posted @ 2019-03-13 10:24
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摘要：
MINIST的循环神经网络 LSTM 首先加载数据 然后构建模型 首先设置训练的超参数，分别设置学习率，训练次数和每轮训练的数据大小 定义输入数据及权重 定义模型 训练和评估模型 0 0.69140625 1 0.81640625 2 0.88671875 3 0.921875 4 0.910156 阅读全文
posted @ 2019-03-06 17:17
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摘要：
1.评估模型 使用 SGD方法进行梯度下降，这种训练方式称为随机训练。SGD既能学习到数据集的总体特征，又能加速训练过程。 评估模型示例： 2.MINIST的卷积神经网络 构建的流程也是先加载数据，再构建网络模型，最后训练和评估模型。 部分实验结果： 0 0.94921875 1 0.984375 阅读全文
posted @ 2019-03-06 16:50
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第一个TensorFlow程序 TensorFlow的运行方式分为如下4步： （1）加载数据及定义超参数 （2）构建网络 （3）训练模型 （4）评估模型和进行预测 0.194179 0.00892639 0.00714868 0.00584467 0.00474677 0.00424151 0.00 阅读全文
posted @ 2019-03-06 15:09
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从文件中读取数据 在TensorFlow中进行模型训练时,在官网给出的三种读取方式,中最好的文件读取方式就是将利用队列进行文件读取,而且步骤有两步: 1. 把样本数据写入TFRecords二进制文件 2. 从队列中读取 TFRecords二进制文件,能够更好的利用内存,更方便的移动和复制,并且不需要 阅读全文
posted @ 2019-03-06 11:19
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摘要：
卷积神经网络CNN 卷积神经网络的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。 神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层和输出层。 卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层。 padding 卷积核在提取特征映射时的动作称为padding，其中有两种方式： 不越过边缘取样称为Vai 阅读全文
posted @ 2019-03-06 10:30
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