TensorFlow版本MTCNN解析整体架构样本生成部分三个模型的训练部分推理部分在训练时候为什么用小图片，而不用全图？会不会遗漏掉某些人脸? 整体架构针对这篇文章的读者，默认为是已经对MTCNN有了基本了解的，若对MTCNN还未了解的，可自行了解。 分为几个部分：样本生成部分三个模型的训练部分推理测试部分样本生成部分PNet的样本生成 根据GT数据，生成正样本，已经中间样本；随机生成负样本；
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2024-06-21 10:24:37
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基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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Tensorflow中包含类，函数和模块，不同的模块负责不同的功能，部分会有重复，下面就是对Tensorflow模块的梳理。(主要看的是pyCharm）中可调用的模块。#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'Abel'
import tensorflow as tf
#tens
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2024-10-30 06:24:07
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神经网络结构搜索算法之一 网络结构降低神经网络结构参数 如下图，彩色框框为生成单个神经的参数，使用循环神经网络去生成卷积神经网络 左边RNN可以生成LSTM的序列表达，然后把序列解析成网络表达结构，得到网络结构的表达，然后计算得到accuracy，然后反馈给RNN，然后再重新生成LSTM的序列表达。 ex：单层网络结构参数 卷积的高、宽、步长的高和宽，最后一个是channel的个数（概率）,每一个
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2024-03-29 18:29:14
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一.安装目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 １.TensorFlow 的工作原
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2024-08-19 12:06:45
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Tensor Flow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。
这是谷歌开源的一个强大的做深度学习的软件库，提供了C++ 和 Python 接口，下面给出用Tensor Flow 建立MLP 网络做笑脸识别的一个简单用例。这个用例可
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2016-12-10 11:50:00
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文章目录神经网络简介学习路径分类多层感知器（MLP）神经网络认识两层神经网络输入层从输入层到隐藏层从隐藏层到输出层激活层输出的正规化如何衡量输出的好坏反向传播与参数优化过拟合BP算法推导定义算法讲解前向传播反向传播具体实例tensorflow实战加载数据集数据预处理one-host编码keras.utils.to_categorical()构造多层感知器模型tf.keras.Sequential
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2023-09-02 11:38:16
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SVM是一种常用的机器学习分类器模型，其原理为最大化类间隔（被称为支持向量），来达到分类的目的。它是一种有监督的模型。SVM原理简述SVM通过预测值y′=wx+b
y
′
=
w
深度学习—从入门到放弃（三)多层感知器MLP1.MLP简介正式进入MLP之前，我们先来看看单个神经元组成的线性神经网络，由上图可知单个神经元的神经网络无法解决像XOR这样的非线性问题。这个时候MLP就出场了！多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐藏层，最简单的
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2024-05-03 09:52:01
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本文介绍MLP（Multi-Layer Perception的理论以及实践）
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63184325https://en.wikipedia.org/wiki/Multilayer_perceptron一. 理论MLP是最基本的神经网络模型。
最典型的MLP包括包括三层：输入层、隐层和输出层，MLP神经网络不同层之间是全连接的（全连接的意思
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2023-06-06 17:44:47
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本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Multilayer Perceptron，如果你想详细了解多层感知机算法，可以参考：UFLDL教程，或者参考本文第一部分的算法简介。经详细注释的代码：放在我的github地址上，可下载。一、多层感知机（MLP）原理简介多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN
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2023-09-27 22:37:23
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# 搭建多层感知器（MLP）网络：PyTorch 实战指南
在这篇文章中，我们将一步步学习如何使用 PyTorch 搭建一个多层感知器（MLP）网络。MLP 是一种基本的神经网络模型，适用于许多机器学习任务。我们将通过以下步骤实现这一目标：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|--
这次的mnist学习加入了测试集，看看学习的准确率，代码如下# encoding: utf-8
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
#加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度（28，28）
path = r'G:\2019\python\mnist.npz'
(x_train, y_
python 神经网络（深度学习）算法之分类实操序我想接触过机器学习的人应该都听过一个高大上，但是又非常陌生的算法，就是“神经网络”。尤其是最近两年，这类被称为神经网络的算法以“深度学习”的名字再度流行。虽然深度学习在许多机器学习应用中都有非常大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。接下来，我们只讨论一些相对简单的方法，即用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研
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2023-10-23 11:39:35
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朴素贝叶斯的优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：对输入数据的表达形式很敏感。决策树的优点：计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征；缺点：容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）；Logistic回归优点：1、实现简单；2、分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；缺点：1、容易欠拟合，一般准确度不太高2、只能处理两分类
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2024-01-17 08:34:57
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总结网络模型以及各个模型下的设备。 OSI七层网络模型和TCP/IP四层概念模型之间的联系如下： OSI参考模型各个分层的作用：应用层：为应用程序提供服务并规定应用程序中通信相关的细节。包括文件传输、电子邮件、远程登录（虚拟终端）等协议。表示层：将应用处理的信息转换为适合网络传输的格式，或将来自下一层的数据转换为上层能够处理的格式。主要负责数据格式的转换。会话层：负责建立和断开
神经网络的原理本文重点介绍的是“多层感知器”（Multilayer Perceptron），即MLP算法，也被称为前馈神经网络，或者被称为人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）。线性模型的一般公式可表示为：其中y-hat表示对y的估计值，x[0]到x[p]是样本特征值，w表示每个特征值的权重，y-hat可以看成是所有特征值的加权求和，可以用下图表示这个过程：
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2023-08-31 12:24:10
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本文旨在讲解使用深度学习模型对序列数据进行建模，并且主要集中再MLP、RNN、LSTM以及GRU。MLP MLP是最简单的神经网络模型，其就是一个简单的DNN，即全连接前馈深度神经网络。根据通用近似理论，MLP可以近似拟合出任意的连续函数。但是这里有一个基本的前提是，输入数据包含了影响应变
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2023-11-02 17:04:18
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研究更复杂的深度学习方法的起点为MLP，即用于分类和回归的多层感知机，MLP也被称为普通前馈神经网络或者简称为神经网络。神经网络模型基础介绍MLP可以被看做是广义的线性模式，只是执行了多层后才得到结论。 线性模型的回归公式：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + ...+...+b 上面的公式可以看出，y是输入特征x[0]到x[p]的加权求和，权重为模型学习到的系数w。 我
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2023-11-19 21:33:11
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多层感知器多层感知器的优点:可以学习得到非线性模型。使用partial_fit 可以学习得到实时模型(在线学习)。多层感知器(MLP)的缺点:具有隐藏层的 MLP 具有非凸的损失函数，它有不止一个的局部最小值。 因此不同的随机权 - 重初始化会导致不同的验证集准确率。MLP 需要调试一些超参数，例如隐藏层神经元的数量、层数和迭代轮数。MLP 对特征归一化很敏感.神经网络分类MLPClassifie
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2023-11-15 18:13:48
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