随笔分类 - 深度学习
摘要:结果 手写数字图片7被预测为7
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摘要:原理就不多讲了,直接上代码,有详细注释。 结果
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摘要:tensorboard可以将训练过程中的一些参数可视化,比如我们最关注的loss值和accuracy值,简单来说就是把这些值的变化记录在日志里,然后将日志里的这些数据可视化。 首先运行训练代码 注意我将训练日志保存在 /home/xxx/logs/ 路径下,打开终端,输入以下命令 tensorboa
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摘要:回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用drop
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摘要:二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下:
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摘要:首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 结果如下 接下来是含一个隐层的神经网络,输入层是784个神经元,两个隐层都是100个神经元,输出层是10个神经元,迭代500次,最后准确率在88%左右,汗。。。。准确率反而降低了,慢慢调参吧
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摘要:做机器学习的同志们应该对这个都不陌生,这里简单举个例子。一般来说,使用softmax函数来将神经元输出的数值映射到0到1之间,这样神经元输出的值就变为了一个概率值。 公式和例子如下图 公式和例子如下图
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摘要:自己搭建神经网络求解非线性回归系数 代码 结果
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摘要:结果 可以看到求得的k和b非常接近于我们定义的k值和b值。
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摘要:Fetch的意思就是在一个会话(session)中可以同时运行多个op。 Feed的字面意思是喂养,流入。在tensorflow里面就是说先声明一个或者几个tensor,先用占位符给他们留几个位置,等到后面run的时候,再以其他形式比如字典的形式把值传进去,相当于买了两个存钱罐,先不存钱,等我想存的
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摘要:Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧。以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程。 在tensorflow这个框架里,可以讲是弱数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是
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摘要:ndk_r15c (July 2017) Windows 32-bit : https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r15c-windows-x86.zip Windows 64-bit : https://dl.google.com
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摘要:Ubuntu 16安装GPU版本tensorflow 1首先安裝显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) sudo add-apt-repository ppa:graphics-dri
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摘要:Ubuntu 安装opencv3.x 以3.2为例 1.安装需要的包: $ sudo apt-get install build-essential $ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev li
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摘要:ubuntu环境配置eclipse+opencv 最近要利用OpenCV做开发,并且要在Linux环境下。想想自己一直用的Ubuntu是一个很不错的linux平台,安装快捷,解决问题方便(有社区)。而Eclipse又因为其强大的跨平台及开源特性,以及多编程语言环境的支持,所以Ubuntu+Eclip
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摘要:Ubuntu16 笔记本双显卡安装NVIDIA驱动 具体步骤: 1. 安装显卡切换软件 打开终端,输入以下命令: 安装好,重启。在桌面的右上角就会有切换显卡的标志(图片左数第二个),但这个时候,因为驱动还没装,所以没法切换 2. 禁用系统默认驱动 系统默认是安装了开源的nouveau驱动,只能使用集
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