随笔分类 - Deep Learning
摘要：首先我们要明确的是下面我们讲解的是一个很基础的神经网络，因为我们只是为了通过下面这个实例来为大家解释如何使用tensorflow2.0这个框架。整个神经网络的架构是首先是flatten层（把图片从二维转化为一维），然后经过一系列的全连接网络层，中间穿插着一些dropout层来避免过拟合，最后达到so
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摘要：我们构想有一个神经网络，输入为两个input，中间有一个hidden layer，这个hiddenlayer当中有三个神经元，最后有一个output。 图例如下： 在实现这个神经网络的前向传播之前，我们先补充一下重要的知识。 一.权重w以及input的初始化 我们初始化权重w的方法为随机生成这些权重
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摘要：在本篇博文当中，笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别，采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层（64个神经元）——全连接层（500个神经元）——softmax函数，最后得到分类的结果。Flatten层用于将池化
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摘要：要理解Pytorch求解梯度，首先需要理解Pytorch当中的计算图的概念，在计算图当中每一个Variable都代表的一个节点，每一个节点就可以代表一个神经元，我们只有将变量放入节点当中才可以对节点当中的变量求解梯度，假设我们有一个矩阵： 1., 2., 3. 4., 5., 6. 我们将这个矩阵（
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摘要：首先我们来看下面一组数据集： 前面的x1与x2都表示的是年收入和年龄这两个因素决定的是否买车的结果。 开始代码部分，我们先输入x和y的变量，开始输入数据： from sklearn import linear_model X=[[20,3], [23,7], [31,10], [42,13], [5
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摘要：输出： 从这个结果当中我们可以看到我们的tensorflow之前是定义了一个一行两列的矩阵，之后是定义了一个两行一列的矩阵，因此第一个显示的shape为（1，2),第二个显示的shape为（2，1）就是这么来的。然后我们开始创建会话，tensorflow一般情况下创建了绘画才可以进行正常的计算。 创
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摘要：以上是之前我们所学习的sigmoid函数以及logistic函数，下面是我们代价函数的普遍定义形式： 虽然普遍形式是有了，当然这个函数也仅仅是对第i个x才成立，如果想要得到连续的x的值则需要不断累加第i个的代价的值。如果想要上面的那种形式来作为代价函数，那么我们得到的代价函数不是凸函数因此不可能进行
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摘要：逻辑回归函数是由两个函数符合而成，首先我们有sigmoid函数g(z)： 当然这里面的参数可以加上各种有关theta的定值，并不一定必须就只有x之前的theta参数。 然后再把g(z)拿到h(x)函数里面去拟合就可以了，h(x)则是我们的Logistic回归函数。 把这两个方程拟合放到一起有： si
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摘要：我们用下列的这些符号来分别表示我们训练集当中的输入的值x以及输出的值Y。由于是二分分类的问题，因此y一般仅具有两个值0和1。x则一般可以用nx来表示单个训练集当中x的特征的个数，比如一幅图像有10000个特征，那么我们输入的X所对应的nx=10000.假设我们的训练集一共有10个单个的训练集，则m=
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摘要：转自：https://www.zhihu.com/question/22298352 从数学上讲，卷积就是一种运算。 某种运算，能被定义出来，至少有以下特征： 首先是抽象的、符号化的 其次，在生活、科研中，有着广泛的作用 比如加法： ，是抽象的，本身只是一个数学符号 在现实中，有非常多的意义，比如增
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摘要：输出： 输出：60000 下面开始构造神经网络： 预编译： 开始训练模型： 输出： 因此可得识别准确度为98% 进行测试集的验证： 输出准确度： 识别准确度为：0.9807
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摘要：C盘生于容量小于5G的千万别用啊！！笔者本人因为C盘只剩了3G，根本用不上这个，最后会把大小为4G的core文件必须移植到C盘当中，俺的CUDA也白安装了,而且还不小心安装成CUDA8了，应该用9好么？？这什么烂教程，www......
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摘要：安装tensorflow时，如果使用直接安装速度相对较慢，采取清华大学的镜像会提高速度。GPU版本安装方法：pip install tensorflow-gpu==1.8 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple或 pip install tensorf
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摘要：一.导言 本教程适合对人工智能有一定的了解的同学，特别是对实际使⽤深度学习感兴趣的⼤学⽣、⼯程师和研究⼈员。但本教程并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，我们将从头开始解释每⼀个概念。虽然深度学习技术与应⽤的阐述涉及了数学和编程，但你只需了解基础的数学和编程，例如基础的线性代数、微分和概率
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摘要：运行结果是： pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: out of memory 这是因为我的电脑内存太小，导致了内存溢出，因此换一台电脑就可以得到最终得分为72分的答案了。笔者最终排名位于全国前300名，算是一个个人感觉
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摘要：在上一节中，我们讲到了OpenCV库的安装，现在我们来进行实战，看如何利用Python来调用OpenCV库。 一： 如果您的电脑是win10的系统，那么请您按下win键，再按下空格键，输入Python，进入Python的IDEA shell界面。这个时候您也可以直接进入CMD进行民命令行模式的编辑，
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摘要：在如今人工智能的浪潮下，无数模拟机器学习和深度学习的开发者工具倍出，其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是OpenCV库了.计算机图形学和计算机视觉学在我们的自动驾驶和仿生机器人当中有着举足轻重的地位，尤其是opencv库在里面的应用尤为广泛。今天我就分享给大家我们在python环境下
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