卷积神经网络基础神经网络 先借用 CNTK 的一个例子，来看看如何使用神经网络来进行分类。如果想根据一个人的年龄和年收入，对他的政治倾向进行分类（保守派，居中和自由派），怎么做呢？答案是通过已知值，建立并训练一个预测模型。该模型是某种函数，由两个输入产生一个结果，该结果能够解释他属于哪个政治派别。 训练和测试数据。输入值 X1 和 X2 分别代表年龄和收入，三个颜色的点代表政治倾向类型。实心点代
下文中所用的部分数据集链接(百度网盘): 提取码：6fho1 基础CNN用于MNIST1.1 部分函数介绍1.1.1 tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_h
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2024-04-15 14:58:55
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CNN卷积神经网络处理Mnist数据集CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28）第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类别 代码实现：import tensorflow as
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2024-02-20 09:26:21
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真英雄，成名于少林寺武侠大会；好算法，验证在斯坦福公开数据。
武侠小说中一个公平且有影响力的平台，可以让侠之大者脱颖而出，科研也是，一个优秀的公开数据集可以让好算法脱颖而出，并同时让那些靠吹的算法身败名裂。本文将详细叙述今年目前为止自然语言处理界最重量级的数据集 SQuad。
1. SQuAD是什么？
SQuAD 是斯坦福大学于
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2024-08-27 20:34:22
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一、中国互联网络宏观状况上网计算机数、上网用户人数、CN下注册的域名数、WWW站点数、网络的国际出口带宽、以及IP地址数等信息可以从整体上反映互联网络在我国的发展程度和普及程度。对CNNIC历次调查中这些基础性统计数据的深入分析，有助于我们从宏观的角度更深刻地认识互联网络在中国的发展状况。1、 上网计算机数截止到2004年6月30日，我国的上网计算机总数已达3630万台，同上一次调查结果相比，我国
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2024-04-12 10:33:27
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Street Scene数据集 是一个较新的数据集，包含４６个训练片段和３５个测试片段，分辨率为１２８０×７２０，是采集自包含自行车道和人行道的双行道场景． 数据集很有挑战性，因为发生了各种各样的活动，例如汽车驾
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2024-02-14 22:48:13
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TFrecords类型数据集制作与读取（NWPU VHR-10数据集为例） TFrecords数据类型是Tensorflow深度学习框架所支持的特定数据类型，其具有封装性好、读取方便、移动性好的特点，并且在TensorFlow中对于该类型的数据分批读取等操作具有大量内置函数，使用方便。故我们介绍一下如何将训练数据制作成TFrecords形式，以及如何读取TFrecords格式的数据。（以
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2024-07-06 16:57:37
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MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下.MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四个部分:Training set images: train-images-idx3-ubyte.gz (9.9
1、什么是DBSCNDBSCAN也是一个非常有用的聚类算法。它的主要优点:它不需要用户先验地设置簇的个数，可以划分具有复杂形状的簇，还可以找出不属于任何簇的点。DBSCAN比凝聚聚类和k均值稍慢，但仍可以扩展到相对较大的数据集。1.1算法原理DBSCAN的原理是识别特征空间的“拥挤”区域中的点，在这些区域中许多数据点靠近在一起。这些区域被称为特征空间中的密集区域。DBSCAN背后的思想：簇形成数据
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2024-05-08 20:25:38
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监督机器学习——基于手写数字数据集的图像分类MNIST手写数据集介绍输入数据集是 MNIST，这是机器学习中的一个经典数据集，由大小为 28×28 的手写数字的灰度图像组成。原始训练数据集包含 60000 个样本（手写数字图像和标签，用于训练机器学习模型），测试数据集包含 10000 个样本（手写数字图像和标签作为基本真值，用于测试所学习模型的准确性）。给定一组手写数字和图像及其标签（0～9），目
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
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2024-08-08 22:10:38
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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
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2024-04-09 12:12:55
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引言：最进在搞机器学习，写了几篇东西，这准备用NLP技术，写一个对文章类型分类的模型。一、搜集训练数据、验证数据和测试数据： 上面图中，分别是 :essay.test(测试数据):essay.train(训练数据):essay.val(验证数据): essay.vocab(词表)：二、训练数据特征提取：1、定义文件路径# 主目录
root_path = 'data/essayData/data'
文章目录一、CNN的架构理解二、CNN中的其他trick1、下采样sub-sampling2、padding3、data augmentation4、filter和kernel的区别5、dilation (空洞卷积或扩展卷积)6、转置卷积Transposed convolution（上采样）7、分组卷积8、卷积之后的图像尺寸计算三、常用的CNN整体网络结构 一、CNN的架构理解CNN并不适用于所
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2024-03-29 08:20:30
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当接触深度学习算法的时候，大家都很想自己亲自实践一下这个算法，但是一想到那些复杂的程序，又感觉心里面很累啊，又要学诸如tensorflow、theano这些框架。那么，有没有什么好东西能够帮助我们快速搭建这个算法呢？当然是有咯！，现如今真不缺少造轮子的大神，so,我强烈向大家推荐keras，Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tens
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2024-10-31 17:47:09
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大家在视频网站上观看视频的时候，有时候需要把一个视频下载下载，却不知道怎么弄，因为目前99%的网站，都没有现成的下载方法，今天我就来安利一个特别特别香的开源神器 annie , 目前已经收获 star 11k+之所以要给童鞋们安利这个神器，是因为它支持了目前几乎全球大多数主流的视频网站：这么多网站，激动不？ ????????不过目前还是得命令行操作，说到要命令行操作啊
sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
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2023-07-10 14:39:29
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KDD是数据挖掘与知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery）的简称，KDD CUP ACM（Association for Computing Machiner）的 SIGKDD（Special Interest Group on Know
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2024-04-26 11:28:12
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一、VGG模型分辨猫狗 判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该教程使用在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。 准备工作 import ...
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2021-10-23 21:07:00
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MNISTMNIST是一个手写数字的数据集，包含一组60,000张图片的训练集和一个包含10,000张图片的测试集，图片一共有10类，分别对应阿拉伯数字0-9。在原始的MNIST数据集中，每张图片由28*28的矩阵表示，每个像素的取值范围在0~1之间。一般将它转成784维的向量作为输入。CIFAR-10CIFAR-10是由Hiton的学生整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.它一共包含10个类别
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2024-05-05 17:03:59
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