摘要： 一、TensorFlow中的优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer：梯度下降算法 tf.train.AdadeltaOptimizer tf.train.AdagradOptimizer tf.train.MomentumOptimizer：动量梯度下降算法 tf 阅读全文

摘要： 一、分类、定位和检测 简单来说，分类、定位和检测的区别如下： 分类：是什么？ 定位：在哪里？是什么？（单个目标） 检测：在哪里？分别是什么？（多个目标） (1)目标分类 (2)目标定位 (3)目标检测 二、目标定位： 1）案例1：在构建自动驾驶时，需要定位出照片中的行人、汽车、摩托车和背景，即四个类 阅读全文

摘要： 卷积层要提升表达能力，主要依靠增加输出通道数，副作用是计算量增大和过拟合。 一、历史过程： 二、经典网络 1、LeNet：两层卷积+池化，两层全连接 2、AlexNet：5个卷积层、5个池化层、3个全连接层【大约5000万个参数】，最后一个全连接层输出到一个1000维的softmax层，产生一个10 阅读全文

摘要： 一、题目： 给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）使得它们的和等于 n。你需要让组成和的完全平方数的个数最少。 示例 1: 示例 2: 二、思路：数学想法 四平方和定理：每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。故该题答案为1，2，3或4. 该数 n 若能 阅读全文

摘要： 卷积层： 神经网络通过参数共享、稀疏连接减少参数。 一、过滤器：卷积【参数共享加稀疏连接，故参数较少，而全连接参数较大】 卷积：过滤器、边缘检测器：常用奇数维 举例说明： 左边矩阵中间有一个垂直线，10和0之间。 通过卷积过滤器，也可叫垂直检测器，得到右边矩阵，右边矩阵30可看做检测出来的边缘。 可 阅读全文

摘要： 一、训练集、验证集和测试集 传统的机器学习的切分：【小数量，百、千、万】 70%的训练集、30%的测试集 60%的训练集、20%验证集和20%的测试集 大数据时代：【百万、千万、亿】 验证集的目的是验证不同的算法，检验哪种算法有效。 百万：98%训练，1%验证，1%测试 超过百万：99.5%训练，0 阅读全文

摘要： 一、什么是深度神经网络 浅层神经网络：一个逻辑回归是一个浅层的神经网络，最简单的神经网络是包含一个隐藏层的双层神经网络【不含输入层】， 深层神经网络是一个包含多层隐藏层的神经网络。 二、深层神经网络和浅层神经网络的比较 计算y = x1 xor x2 xor x3 …… xor xn，x1异或到xn 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要： 一、题目： 编写一个程序，找出第 n 个丑数。 丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数。 示例: 说明: 思路：动态规划 t1,t2,t3三个变量记录乘以2，3，5的个数。如： 代码： 阅读全文

摘要： 参考链接：https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/4465696.html 一、题目：最长回文子序列长度 给定字符串，求它的最长回文子序列长度。回文子序列反转字符顺序后仍然与原序列相同。例如字符串abcdfcba中，最长回文子序列长度为7，abcdcba或abcfcba。 阅读全文