原创 通熟易懂學習卷積神經網絡（CNN）
正文之前，先說幾點自己對於CNN的感觸。先明確一點就是，Deep Learning是全部深度學習算法的總稱，CNN是深度學習算法在圖像處理領域的一個應用。 第一點，在學習Deep learning和CNN之前，總以爲它們是很了不得的知識，
2020-06-18 23:14:58
原创 Window上Pyrcharm 代碼同步到linux服務器上
現在好多開發代碼運行都是在linux 服務器上面，但linux服務器基本都是沒有用戶界面的，使用linux下面代碼編輯器是非常不方便，經常會在Windows下面開發好然後再弄到linux服務器上面運行，這樣是非常不方便的。 在pychar
2020-05-31 00:12:08
原创 深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例詳細介紹
一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特徵維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得很慢，例如一張黑白的 28×28 的手寫數字圖片，
2020-02-22 07:36:31
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原创 TensorFlow 介紹 tf.concat 的使用方法
tf.concat是連接兩個矩陣的操作 tf.concat(concat_dim, values, name='concat') 除去name參數用以指定該操作的name，與方法有關的一共兩個參數： 第一個參數concat_dim：
2020-02-22 07:36:21
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原创 TensorFlow教程04：MNIST實驗——源碼和運行結果
假定您已經安裝好了TensorFlow，這裏放了第一個MNIST實驗的代碼和參考結果，你可以直接運行驗證。 源碼 [python] view plain copy print? #!/usr/bin/python imp
2020-02-22 07:36:21
原创 Word2vec基礎介紹（一）：主要概念和基本流程
word2vec 是 Google 於 2013 年開源推出的一個用於獲取詞向量（word vector）的工具包，它簡單、高效，因此引起了很多人的關注。我在看了@peghoty所寫的《word2vec中的數學以後》 1.單詞的向量化表
2020-02-22 07:36:21
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原创 TensorFlow教程05：MNIST深度學習初探
TensorFlow是一個非常強大的用來做大規模數值計算的庫。其所擅長的任務之一就是實現以及訓練深度神經網絡。 在本教程中，我們將學到構建一個TensorFlow模型的基本步驟，並將通過這些步驟爲MNIST構建一個深度卷積神經網絡。 這個
2020-02-22 07:36:21
原创 Word2vec基礎介紹（二）：統計詞頻
第一步的分詞使用jieba來實現，感覺效果還不錯。 第二步. 統計詞頻 統計詞頻，相對來講比較簡單一些，主要在Python自帶的Counter類基礎上稍作改進。值得注意的是需要去掉停用詞。所謂停用詞，就是出現頻率太高的詞，如逗號，句號
2020-02-22 07:36:21
原创 TensorFlow教程01：MNIST實驗——MNIST介紹
在我們學習任何一門編程語言的時候，我們做的第一件事情就是寫一個“Hello World！”程序；機器學習的“Hello World！”就是MNIST。MNIST是一個簡單的計算機視覺數據集，它由下述的手寫阿拉伯數字圖像構成： MNIS
2020-02-22 07:36:21
原创 TensorFlow教程03：MNIST實驗——迴歸的實現、訓練和模型評估
實現迴歸模型 爲了用Python實現高效的數值計算，我們通常會使用函數庫，比如NumPy，會把類似矩陣乘法這樣的複雜運算使用其他外部語言實現。不幸的是，從外部計算切換回python的每一個操作，仍然是一個很大的開銷。如果你用GPU來進行外
2020-02-22 07:36:21
原创 Ubuntu16.04 安裝 CUDA8.0 + cudnn5.1 + TensorFlow(GPU) 詳細過程
下面介紹如何在Ubuntu16.04 中安裝GPU驅動，我電腦配置的顯卡是 TITAN X 。所以以下安裝將以 TITAN X 爲例介紹。 （1）首先要安裝ubuntu16.04TLS系統在電腦中，我的電腦安裝的是雙系統，我沒有試過在虛
2020-02-22 07:36:21
原创 TensorFlow教程02：MNIST實驗——Softmax迴歸
首先聲明，這個教程的目標讀者是機器學習和TensorFlow的新手。如果你熟悉MNIST和Softmax迴歸，有另外一篇快速教程你可以學習。開始學習這篇教程前，請確認你已正確安裝TensorFlow,。 我們知道MNIST中的每幅圖像都是
2020-02-22 07:36:21
原创 卷積神經網絡原理介紹
1 人工神經網絡 1.1 神經元 神經網絡由大量的神經元相互連接而成。每個神經元接受線性組合的輸入後，最開始只是簡單的線性加權，後來給每個神經元加上了非線性的激活函數，從而進行非線性變換後輸出。每兩個神經元之間的連接代表加權值，
2020-02-22 07:36:21
原创 TensorFlow教程06：MNIST的CNN實現——源碼和運行結果
假定您已經安裝好了TensorFlow，這裏放了第二個MNIST實驗的代碼和參考結果，你可以直接運行驗證。 源碼 [python] view plain copy print? #!/usr/bin/python
2020-02-22 07:36:21
原创 TensorFlow基礎 介紹
使用 TensorFlow, 你必須明白 TensorFlow: 使用圖 (graph) 來表示計算任務.在被稱之爲 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖.使用 tensor 表示數據.通過 變量 (Var
2020-02-22 07:36:21