原创 win10（64位）+Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow（cpu版本）及juypter notebook安裝（一）
1. 安裝 Anaconda 3.5 首先下載Anaconda，這裏直接給出清華大學鏡像站，因爲在鏡像站上下載比從老美官網上下載快多了（你懂的）。我的電腦是64位的，選擇適合你的系統的，這裏我選了最新的 Anaconda下載
2018-12-07 20:13:48
原创 win10（64位）+Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow（cpu版本）及juypter notebook安裝（二）
安裝 juypter notebook 打開Anaconda Navigator，切換到tensorflow，會發現juypter還沒安裝，這裏不建議直接安裝，因爲直接安裝過程會很慢 我們直接以管理員方式打開Anaconda P
2018-12-07 20:13:47
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原创 監督學習、無監督學習、半監督學習、弱監督學習、強化學習
監督學習（supervised learning） 已知數據和其對應的標籤，訓練一個算法，將輸入數據映射到標籤的過程 已知一些圖片是狗，一些圖片不是狗，那麼訓練一個算法，當一個新的圖片輸入算法的時候算法告訴我們這張圖片是不是狗 無監督學習
2018-09-05 17:23:17
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原创 卷積神經網絡CNN【4】pooling池化層
卷積操作後，我們得到了一張張有着不同值的feature map，儘管數據量比原圖少了很多，但還是過於龐大（比較深度學習動不動就幾十萬張訓練圖片），因此接下來的池化操作就可以發揮作用了，它最大的目標就是減少數據。 拿最大池化Max Pool
2018-08-28 07:23:40
原创 卷積神經網絡CNN【3】非線性激活層Relu層
【3】非線性激活層Relu 卷積後產生的特徵圖中的值，越靠近1表示與該特徵越關聯，越靠近-1表示越不關聯，而我們進行特徵提取時，爲了使得數據更少，操作更方便，就直接捨棄掉那些不相關聯的數據。 ①>=0的值不變 ②而<0的值一律改寫爲0
2018-08-28 07:23:28
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原创 cannot import name rgb2gray
在跑CNN進行花卉的分類的代碼時候出現的，缺少 rgb2gray，這個是在opencv庫裏面的解決方法 pip install opencv_python 即可！
2018-08-28 07:23:28
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原创 卷積神經網絡CNN【2】卷積層
【2】卷積運算 卷積核最開始的位置 進行卷積運算後，滑動窗便開始向右邊滑動。根據步長的不同選擇滑動幅度。比如，若 步長 stride=1，就往右平移一個像素。 卷積運算就是將卷積核和圖片的矩陣對應元素相乘，然後將得到的和求均值放在矩陣
2018-08-28 07:23:27
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原创 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge論文閱讀
這篇著名的論文總結了2010-2014年以來ImageNet比賽中關於圖像分類和物體識別領域的研究，在谷歌學術上有2800+的引用量。（另一篇2009年的ImageNet: A Large-Scale Hierarchical
2018-08-28 07:23:27
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原创 卷積神經網絡CNN【5】FC全連接層
【5】FC全連接層 原圖片尺寸爲9X9，在一系列的卷積、relu、池化操作後，得到尺寸被壓縮爲2X2的三張特徵圖。 全連接層在整個卷積神經網絡中起到“分類器”的作用，即通過卷積、激活函數、池化等深度網絡後，再經過全連接層對結果進行識別分
2018-08-28 07:23:27
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原创 Jupyter Notebook 常用快捷鍵
A 向上建立一個CellB 向下建立一個CellEsc+m m 把cell切換至markdown模式（即對代碼進行解釋）Esc+y y 把cell切換至code模
2018-08-28 07:23:27