09 2016 档案
摘要：mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： 定义四个函数，分别用于初始化权值W，初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层。 接下来构建网络。整个网络由两个卷积
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摘要：刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。 数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用sof
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摘要：一、mnist数据 深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。 tensorflow提供一个input_data.py文件，专门用于下载mnist数据，我们直接调用就可以了，代码如下： 执行完成后，会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的
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摘要：TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5] ，如二阶张量表示矩阵，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。 1、编辑器 编写tensorflow代码，实际
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摘要：用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快; 2、 太不灵活了。 深度学习技术一直在发展，但是caffe的更新跟不上进度，也许是维护团队的关系：CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新。导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN, LSTM，batch-no
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