摘要： 前言 Tensorflow的eager模式是一个命令式编程环境,它使得我们可以立即评估操作产生的结果,而无需构建计算图。 图运算需要搭建好整个框架,再把东西倒进去才能生出结果,过程中是看不到里面的运作。 eager模式极大的方便了我们使用Tensorflow、调试模型,增加了网络调试的灵活程度和Te 阅读全文

摘要： GAN,生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,是近几年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative model)和判别模型(Discriminator model),判别模型需要 阅读全文

摘要： 自编码器是指使用自身的高阶特征编码自己。 自编码器是一种神经网络,它的输出和输入是一致的,目标是使用稀疏的高阶特征重新组合来重构自己。 自动编码器是一种数据的压缩算法,其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的,在大部分提到自动编码器的场合,压缩和解压缩的函数是通过神经网络实 阅读全文

摘要： 轴(axis) 在numpy中可以理解为方向,使用0、1、2...数字表示,对于一个一维数组,只有1个0轴,对于一个二维数组,有0、1轴,对于三维数组,有0、1、2轴。 import numpy as np a = np.array(np.arange(24).reshape((4,3,2))) p 阅读全文

摘要： axis轴指的是x轴或者是y轴的坐标。 例:假设一天中每隔两个小时(range(2,26,2))的气温(℃)分别是[15,16,17,5,17,20,26,17,28,26,25,24,18] import matplotlib.pyplot as plt x = [i for i in range 阅读全文

摘要： RNN 主要用于处理序列数据,在传统神经网络模型中,是从输入层到隐藏层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的,但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能为力。例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的。 RNN之所以称为循环神经 阅读全文

摘要： 预训练网络 如果这个数据集足够大且足够通用,那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以作为有效的提取视觉世界特征模型。 神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经 阅读全文

摘要： 1.插入排序 #include <iostream> using namespace std; int main() { //N数字<=10000,元素个数 //第二行各个元素值 //第三个表示插入的值 int *a,N; cin >>N; a = new int[N]; for(int i = 0 阅读全文

摘要： 在安装Code::Blocks的时候,遇到cant find compiler executable in your configured search paths for GNU GCC Compiler的时候,解决的方法有两个: 1.去Code::Blocks的官网去安装包含编译器的versio 阅读全文

摘要： Anaconda prompt中命令:anconda prompt可以直接管理整个conda下的资源1.下载conda中没有的python资源包比如没有python3.6可以执行下面的命令: conda create -n py36 python=3.6 2.激活环境,如果这个环境不存在conda会 阅读全文