摘要：
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posted @ 2017-11-27 12:23 AYE89 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
卷积层的非线性部分 一、ReLU定义 ReLU：全称 Rectified Linear Units)激活函数 定义 def relu(x): return x if x >0 else 0 #Softplus为ReLU的平滑版 二、传统sigmoid系激活函数 Sigmoid与人的神经反应很相似，在 阅读全文
posted @ 2017-11-22 10:49 AYE89 阅读(12575) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
本篇介绍卷积层的线性部分 一、与全连接层相比卷积层有什么优势？ 卷积层可以节省参数，因为卷积运算利用了图像的局部相关性——分析出一小片区域的特点，加上Pooling层（汇集、汇聚），从附近的卷积结果中再采样选择一些高价值的信息，让特征向少而精的方向前进。 全连接层相当于考虑全局（整张图像）的特征 二 阅读全文
posted @ 2017-11-21 18:03 AYE89 阅读(1507) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
线性代数 矩阵和向量的乘法 A(m*n) · x(n*1) = b(m*1) 线性变换：这个公式实际上和机器学习中一些线性模型相似（线性回归）——x存在于一个n维的实数向量空间，b存在于一个m维的实数向量空间，那么A的作用相当于一个映射， 而且它们之间是线性计算的关系。 两种理解： 1：A（每一行） 阅读全文
posted @ 2017-11-16 09:57 AYE89 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
模型：输入到输出之间的“映射” 监督学习/非监督学习/增强学习： 学霸：“有效地”刷越多的题，学霸的学习成绩就越好 学神： 对各种输出未知问题的建模能力很强 老干部：“察言观色”，对周围环境的变化有很好的理解 非监督学习工业界很少应用，主要是在研究机构 监督学习场景下，机器需要的四要素： 模型，数据 阅读全文
posted @ 2017-11-15 10:36 AYE89 阅读(489) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( 阅读全文
posted @ 2017-11-14 14:22 AYE89 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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2017.11 综述类 协同过滤推荐算法 基于内容的推荐算法 混合推荐算法 流行度推荐算法 推荐算法分类：协同过滤、聚类、分类 推荐算法综述 翻译外文 推荐算法有哪些？知乎 大白话 大数据平台中 推荐模型分两部分：产生候选集+Randk：世纪佳缘推荐算法：基于Spark GraphX，弃GBDT和L 阅读全文
posted @ 2017-11-13 13:01 AYE89 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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梯度，直观理解： 梯度: 运算的对像是纯量,运算出来的结果会是向量在一个标量场中, 梯度的计算结果会是"在每个位置都算出一个向量,而这个向量的方向会是在任何一点上从其周围(极接近的周围,学过微积分该知道甚么叫极限吧?)标量值最小处指向周围标量值最大处.而这个向量的大小会是上面所说的那个最小与最大的差 阅读全文
posted @ 2017-11-10 17:54 AYE89 阅读(726) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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一、安装 必要：tensorflow，Keras 首次运行需要安装： 1）下载模型权重 inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5 路径见前一篇 2）安装h5py pip install h5py 3）安装PIL 遇到pip无法安装，以pil 阅读全文
posted @ 2017-11-09 14:35 AYE89 阅读(6839) 评论(0) 推荐(0) 编辑