摘要：
需要先给网络层定义一个变量空间，然后使用tf.variable_scope获取该变量空间里面的变量。 通过图片显示权重： 阅读全文
摘要：
当你需要需要一个序列的多份拷贝时，重复操作符非常有用，它的语法如下： sequence copies_int 阅读全文
摘要：
可以将变量名视对象的一个链接 一个值为4.3的对象被创建，然后这个对象的引用被赋给foo1和foo2,导致foo1和foo2指向同一个对象。 其中 这两个表达式等价 阅读全文
摘要：
步进切片允许利用第三个切片元素进行步进切片，它的语法为sequence[起始索引 : 结束索引 : 步进值]。 阅读全文
摘要：
贪心算法 什么是贪心算法？ 贪心算法是指对问题求解时，总是做出在当前看来时最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某状态以前的过程不会影响到以后的状态，只与当前 阅读全文
摘要：
1.数据结构 2.图像增强 1. 灰度值变换 2. 辐射标定 3. 图像平滑 1. 时域去噪法 2. 空间域去噪法 1. 均值滤波器 递归线性滤波器：将上次计算得到的值带入到下次的值中 缺点：噪声并不能被全部消除 2. 高斯滤波器 [高斯滤波器][1] 4. 傅里叶变换 将函数h(x)从空间域转变到 阅读全文
摘要：
多层感知机 随着层数越多，所需的节点数目下降,但是随着层数的增多又会出现其他的问题： 1. 过拟合 解决办法： DropOut 2. 参数难以调试 尤其是梯度下降的参数使用Adagrad、Adam、Adadelta等自适应的方法可以降低调试参数的负担。 3. 梯度弥散 使用Sigmoid在反向传 阅读全文
摘要：
反向传播 max门的梯度 关于某变量的偏导也是分段的，关于它就是 1，不关于它就是 0 乘法相对于梯度转换器 阅读全文
摘要：
Output size: 没有填充 $$ (N F)/stride +1 $$ 0值填充 $$ (N+P 2 F)/stride+1 \\其中P为填充的大小 $$ 卷积核参数的个数 $$ （F F L+B） N \ \ 其中F为卷积核的大小，L为通道数，B为偏置数（1），N为卷积核个数 $$ 总结 阅读全文
摘要：
TensorFlow入门 入门用法 1.首先载入Tensorflow库,并创建InteractiveSession,接下来创建Placeholder,即输入数据的地方 2.然后定义系数W and b 3.实现算法（以softmax为例） 4.定义损失函数（loss Function)描述模型对分类的 阅读全文