原创 卷積神經網絡CNN的詳細解讀，及經典分類網絡LeNet5的介紹
一. CNN神經網絡介紹 CNN是一種特殊的深度前饋神經網絡，爲了避免層級之間的全連接造成的參數冗餘，而導致網絡模型的訓練依賴相當參數個數的數據量；他的設計是局部連接，符合生物神經元的稀疏響應特性（層級之間是稀疏連接的），這樣大大的降低了
2020-06-23 02:35:26
23
原创 利用Python中的random模塊生成隨機數
今天在用Python編寫一個小程序時，要用到隨機數，於是就在網上查了一下關於Python生成各種隨機數的方法，現將其總結如下：此處，利用Python中的random模塊生成隨機數。因此首先必須導入該模塊：import random一. 隨
2020-06-23 02:35:25
1
原创 利用tensorflow訓練自己的圖片數據（1）——預處理
一. 準備原始數據 首先，我們需要準備訓練的原始數據，本次訓練爲圖像分類識別，因而一開始，筆者從網上隨機的下載了Dog的四種類別：husky，jiwawa，poodle，qiutian。每種類別30種，一共120張圖片。在訓練之前，需要做
2020-02-20 17:55:03
114
原创 利用Tensorflow構建自己的圖片數據集TFrecords
相信很多初學者和我一樣，雖然用了那麼久的tensorflow，也嘗試了很多的實例，但那些實例基本都是直接利用官方文檔現成的MNIST和cifar_10數據庫，而一旦需要自己構建數據集時，完全不知道該如何製作並輸入自己改的數據。另外，雖然也
2020-02-20 17:55:03
2
原创 TensorFlow計算模型--計算圖
計算圖的概念 TensorFlow兩個重要概念:Tensor和Flow,Tensor就是張量（可以理解爲多維數組）,Flow就是計算相互轉化的過程。TensorFlow的計算方式類似Spark的有向無環圖(DAG),在創建Session之
2020-02-20 17:55:03
原创 利用tensorflow訓練自己的圖片數據（2）——輸入圖片處理
一. 說明 在上一博客，利用tensorflow訓練自己的圖片數據（1）中，我們已經得到了後續訓練需要的圖片的指定shape大小；接下來我們需要做的就是對指定大小的生成圖片進行sample與label分類製作，獲得神經網絡輸入的get_f
2020-02-20 17:55:03
3
原创 利用tf.truncated_normal與tf.random_normal進行張量初始化的詳解
tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None 從截斷的正態分佈中輸出隨機值。 生成的值服從具有指定平均值
2020-02-20 17:55:03
原创 Python讀寫文件模式和文件對象方法實例詳解
這篇文章主要介紹了Python讀寫文件模式和文件對象方法,結合實例形式詳細分析了Python文件操作常用技巧與相關注意事項,需要的朋友可以參考下 本文實例講述了Python讀寫文件模式和文件對象方法。分享給大家供大
2019-09-18 14:53:05
6
原创 Python使用random模塊生成隨機數操作實例詳解
這篇文章主要介紹了Python使用random模塊生成隨機數操作,結合具體實例形式詳細分析了random模塊生成隨機數的各種常用技巧與相關操作注意事項,需要的朋友可以參考下 本文實例講述了Python使用rando
2019-09-18 14:53:05
2
原创 機器學習/深度學習筆試面試——Kmeans和KNN篇
Kmeans 與 kNN 雖然都是以 K 打頭，但卻是兩類算法——kNN 爲監督學習中的分類算法，而 Kmeans 則是非監督學習中的聚類算法；二者相同之處：均利用近鄰信息來標註類別。 Kmeans 是聚類算法中最爲簡單、高效的。 核心思
2018-11-20 12:24:22