tlfox_2006

摘要：要对词去做编码，词与词之间是有关联的，对词组变成一些向量。对于图片是由RGB三个颜色通道组成，像素点是直接由这三个通道表示，颜色的差异度是可以通过RGB三个颜色的差异值体现出来。而文本不一样，它是一些更高层的数据。它是人造出来的一些token。我们希望词在空间当中，显示为一个分布状态。想实现一个单词阅读全文

posted @ 2020-06-20 09:13 tlfox_2006 阅读(175) 评论(0) 推荐(0)

Python_DL_July_深度学习_05 图像物体检测与风格变化(RCCN)

摘要： RCNN 阅读全文

posted @ 2020-06-20 08:05 tlfox_2006 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)

2020年6月19日

Python_DL_July_深度学习_04_主流深度学习框架

摘要： TensorFlow: https://www.tensorflow.org caffe 是基于层模型，所以要取定义各种各样的层次。而Tensorflow是基于计算模型，要提前构建好整条链路，可以对链路去做优化。比较适合做分布式的处理。阅读全文

posted @ 2020-06-19 16:48 tlfox_2006 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)

Python_DL_July_03_卷积神经网络与图像识别

摘要： 1. 神经网络与CNN的异同点传统的神经网络的神经元、参数比较多，而CNN可以大大简化神经元和参数的数量。但计算量要大大的提高。传统神经网络采用的是f(x) = wx+b。但CNN中虽保留了层级式的网络结构，但不同层次有不同的形式，即运算和功能。输出时做归一化，转化成概率向量，让CNN能最终知道阅读全文

posted @ 2020-06-19 15:07 tlfox_2006 阅读(740) 评论(0) 推荐(0)

2020年6月17日

Python_DL_TensorFlow_实践

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posted @ 2020-06-17 23:06 tlfox_2006 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

2020年6月16日

Python_DL_July（深度学习）_02_ 从线性分类器到人工神经网络

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posted @ 2020-06-16 18:50 tlfox_2006 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)

Python_DL_麦子学院（算法与应用_进阶）_26~28_ Restricted Boltzmann machine

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posted @ 2020-06-16 13:32 tlfox_2006 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)