2018年8月17日
Tensorflow和Caffe 简介
摘要： TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导，用户不需要再通过反向传播求解梯度。其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的，使用 C++ 阅读全文
posted @ 2018-08-17 15:54 U_C 阅读(995) 评论(0) 推荐(0)
卷积和反卷积
摘要： 卷积作用： 可以认为是从图像中提取特征 反卷积作用：可以认为是从特征生成图像 卷积 i=4,k=3,p=0,s=1,则 o=2 反卷积 i=2,k=3,p=0,s=1,则 o=4 阅读全文
posted @ 2018-08-17 14:46 U_C 阅读(252) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow基础知识
摘要： 基本知识 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fe 阅读全文
posted @ 2018-08-17 11:10 U_C 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中目标函数、损失函数、代价函数之间的区别和联系
摘要： 首先给出结论：损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数（loss function） 举个例子解释一下:（图片来自Andrew Ng Machine Learning公开课视频） 上面三个图的函数依次为 , , 。我们是 阅读全文
posted @ 2018-08-17 10:21 U_C 阅读(4643) 评论(2) 推荐(1)