12 2018 档案
摘要:1. 首先保证你已有程序,下面是MLP实现手写数字分类模型的代码实现。 不懂的可以对照注释理解。 #输入数据是28*28大小的图片,输出为10个类别,隐层大小为300个节点 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data impo
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摘要:个人学习CNN的一些笔记,比较基础,整合了其他博客的内容 feature map的理解 在cnn的每个卷积层,数据都是以三维形式存在的。你可以把它看成许多个二维图片叠在一起(像豆腐皮竖直的贴成豆腐块一样),其中每一个称为一个feature map。 feature map 是怎么生成的? 输入层:在
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摘要:这是一篇关于CNN入门知识的博客,基本手法是抄、删、改、查,就算是自己的一个笔记吧,以后忘了多看看。 1.边界检测示例假如你有一张如下的图像,你想让计算机搞清楚图像上有什么物体,你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 如下是一个6*6的灰度图像,构造一个3*3的矩阵,在卷积神经网络中通常称之
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