随笔分类 - 深度学习
摘要：结果 手写数字图片7被预测为7
阅读全文
摘要：原理就不多讲了，直接上代码，有详细注释。 结果
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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:
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
摘要：自己搭建神经网络求解非线性回归系数 代码 结果
阅读全文
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。
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文
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
阅读全文