为了让文章不那么枯燥，我构建了一个精灵图鉴数据集（Pokedex）这都是一些受欢迎的精灵图。我们在已经准备好的图像数据集上，使用Keras库训练一个卷积神经网络（CNN）。深度学习数据集上图是来自我们的精灵图鉴深度学习数据集中的合成图样本。我的目标是使用Keras库和深度学习训练一个CNN，对Pokedex数据集中的图像进行识别和分类。Pokedex数据集包括：Bulbasaur (23
转载
2024-03-22 14:00:24
95阅读
该模型是tensorflow官方文档的第二个模型，使用了cnn卷积网络该技术源于最早的lenet模型，细分计算过程，算上输入和输出，过程可分为卷积、池化、卷积、池化、全联接，总共七层。卷积是用一个卷积核(比二维图像更小的一个二维数组)去扫一遍(就是矩阵积运算)图像，卷积计算可以提取带有卷积核的特征图像池化是放大原图像局部特征，如3*3的像素值数组，突出最大像素值，清零其他像素值。达到放大特征，类似
转载
2024-03-21 15:15:06
108阅读
1.CNN基础内容CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。 本文主要学习TextCNN，作为是CNN在文本分类领域的一个应用。什么是卷积卷积在图像处理领域中： 图片是由RGB或其他颜色模型下多种颜色图像叠加而成。而RGB由颜色由浅到深分为256个等级，故可将图片转化为数字矩
转载
2024-03-27 12:10:44
229阅读
今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据
转载
2024-08-28 19:27:49
89阅读
Excel 学习笔记课程内容：查找、替换、定位想要实现的目标内容：1. 替换指定内容，例：苏州 <- 苏州市 红色背景色<- 黄色背景色 将“张某某”替换为“经理的亲戚”2. 定位特定位置的单元格，类似筛选功能（mac 系统中 暂时
转载
2024-10-17 08:57:18
82阅读
数据类型MATLAB中的数据类型主要包括数值类型、逻辑类型、字符串、函数句柄、结构体和
单元数组类型。这6种基本的数据类型都是按照数组形式存储和操作的。另外，MATLAB
中还有两种用于高级交叉编程的数据类型，分别是用户自定义的面向对象的用户类类型和
Java类类型。数值类型基本的数值类型主要有整数、单精度浮点数和双精度浮点数。数据格式示例说明int8,unit8int16,unit16int32
一、前言 本项目和接下来的几篇博文将会围绕着此次拿到的花卉图片数据使用各种不同的深度神经网络做分类处理，本篇内容可能会显得比较神经质。整个编写和整理的过程博主预测还是很有意思的，我们规定整个的training_epochs=5000，batch_size=10，learning_rate=0.01，梯度下降方式选择AdamOptimizer的方式，参数初始化都选择为mean=0,stddev=0
转载
2024-04-09 12:12:55
54阅读
该文章是对TF中文手册的卷积神经网络和英文手册Convolutional Neural Networks部分所包含程序的解读，旨在展示CNN处理规模比较大的彩色图片数据集（分类问题）的完整程序模型，训练中使用交叉熵损失的同时也使用了L2范式的稀疏化约束，例子修改后就可以训练自己的数据。这篇博客按照程序工作的顺序，从cifar10_train.py开始，依次解读途径的每个重要函数，具体细节还需要自己
转载
2024-08-08 22:10:38
60阅读
训练集在训练过程中，loss稳步下降，准确率上升，最后能达到97% 验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率） 测试集准确率57% 在网上搜索可能打的原因： 1.learning rate太小，陷入局部最优2.训练集和测试集数据没有规律3.数据噪声太大4.数据量太小（总共1440个样本，80%为训练集）5.训练集和测试集数据分布不同：如训练集正样本太少（如果训练集和测试集每
转载
2024-05-09 12:09:45
200阅读
线性分类 由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射(f(x)=Wx)。 损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。 这种方法其实最后可以转化成一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函
转载
2024-03-21 10:53:28
92阅读
这篇文章翻译至denny britz的博客。一、数据预处理 这个情感分析的数据集来自Rotten Tomatoes的电影评论，总共10662个样本，一半正例，一半负例，词汇的数目大概2万个。 任何机器学习能够得到很好的执行，数据预处理都很重要。首先，简单介绍下其数据预处理的过程： 1、从原始文件中载入正例和负例； 2、对数据进行清理； 3、设定最大句子长度是59，不
转载
2024-05-25 22:53:21
110阅读
自从AlexNet 神经网络问世以来，Convolutional Neural Network(CNN)是深度学习领域璀璨的明星之一。特别是Computer Vision(CV)领域。基本上CV领域的大多数的任务都是基于CNN神经网络。 当然最近又兴起了GCN。 但是从数学上讲GCN是CNN的一种推广。这个暂时不进行详细的讨论。事实上不仅仅在处理图片这种数据需要用到CNN神经网络。更一般的来说涉及
转载
2024-04-02 07:03:38
52阅读
众所周知，文本分类是NLP领域中十分基础的任务，大部分文本分类模型稍加修改就可以应用到其他任务中。下面介绍几个经典的文本分类模型。 图中被引数来源google学术(2019/5/16) 1. textCNN作为一个经典的神经网络模型，CNN具有极强的特征提取能力，而且运行速度比RNNs要快的多。当CNN在计算机视觉领域取得巨大成功之后，人们自然想到如何将CNN应用到自然
转载
2024-05-13 12:06:47
92阅读
【Wyn Enterprise BI知识库】 认识多维数据建模与分析 ZT
与业务系统类似，商业智能的基础是数据。但是，因为关注的重点不同，业务系统的数据使用方式和商业智能系统有较大差别。本文主要介绍的就是如何理解商业智能所需的多维数据模型和多维数据分析。 数据立方体多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型
前言2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-ne
转载
2024-07-17 22:29:08
54阅读
我们知道神经网络主要有三个部分组成, 分别为: 网络结构 —— 描述神经元的层次与连接神经元的结构.激活函数(激励函数) —— 用于加入非线性的因素, 解决线性模型所不能解决的问题.参数学习方法的选择(一般为权重值W和偏置项b) —— 如BP算法等.我们将主要从这几个方面进行讲述.1 CNN的应用领
CNN、RNN、GAN网络一、CNN**1、结构****2、应用****3、CNN的类型综述**二、RNN**1、结构****2、应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型** 一、CNN1、结构卷积神经网络CNN（带有卷积的一类网络总称） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有
转载
2024-03-26 11:00:46
374阅读
主要的神经网络分类方法为：BP神经网络分类算法，径向基神经网络分类算法RBF。通过池化操作可以减少特征维度，保持特征拥有空间不变性。CNN网络在交叉相连的卷积层，池化层后紧连着全连接层与分类器，全连接层通常为多层神经网络(MLP)，在森曾CNN中全连接层中，大多采用能精确模拟生物激活模型的Relu激活函数，其能够使网络在训练过程中加速随机梯度下降法SGD的收敛和防止梯度消失，以提高网络训练速度。于
转载
2024-04-15 14:51:31
56阅读
LeNet-5 CNN分类网络开端，用于手写字符识别识别率相当高。 创建卷积框，设置大小、步长、数量等，对图像进行卷积操作，提取特征的操作，池化降维，全连接分类输出。之后的分类网络都是基于此框架进行的优化。AlexNet 作为2012年ImageNet分类冠军，把LeNet发扬光大，运用了Relu，Dropout，LRN等trick，并且使用GPU加速。 使用Relu 对梯度衰减进行加速，并且一定
转载
2024-03-23 10:35:37
31阅读
文章目录原理介绍实战 原理介绍这里就简单介绍几句原理，因为讲的细的blog超级多。（一共三个模块，这篇只是数据处理模块） 传统的CNN用来处理图像数据，通过卷积提取特征，方便处理。文本和图像的区别在于文本的特征相对较少，所以可以采用一维卷积进行特征提取。 步骤如下： （一）文本拉伸成一个图片（矩阵）：词嵌入，可以采用w2v （二）卷积层：对矩阵进行卷积 （三）池化层：Max Pooling 使卷
转载
2024-05-03 14:37:21
76阅读
