07 2019 档案

摘要：InceptionV1 论文原文：Going deeper with convolutions 中英文对照 InceptionBN 论文原文：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co 阅读全文

摘要：在前文中，我们介绍了LeNet的相关细节，它是由两个卷积层、两个池化层以及两个全链接层组成。卷积都是5*5的模板，stride =1，池化为MAX。整体来说它有三大特点：局部感受野，权值共享和池化。2012年ALex发布了AlexNet，他比LeNet5更深，而且可以学习更复杂的图像高维特征。接下来 阅读全文

摘要：转自深度学习知识框架，小象牛逼！ 图片来自小象学院公开课，下面直接解释几条线 神经网络 线性回归 (+ 非线性激励) → 神经网络 有线性映射关系的数据，找到映射关系，非常简单，只能描述简单的映射关系 大部分关系是非线性的，所以改进方法就是加一个非线性激励，某种程度是一个 NORMALIZE，但是是 阅读全文

摘要：手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。原文地址为Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,感谢网络中各博主的讲解，尤其是该博客，帮助我的理解，感谢。 Model详解 C1 6@28×28 S2 6 阅读全文

摘要：终于有了2个月的空闲时间，给自己消化沉淀，希望别有太多的杂事打扰。在很多课程中，我都学过卷积、池化、dropout等基本内容，但目前在脑海中还都是零散的概念，缺乏整体性框架，本系列博客就希望进行一定的归纳和梳理，谋求一个更清晰的思路。 ## Outline 卷积 tensorflow-conv 池化 阅读全文

摘要：本文主要是记录配置tf环境和虚拟机时遇到的问题和方法，方便日后再查找（补前三年欠下的技术债） 宿主机环境：win10 64位 宿主机python： anaconda+python3.6 宿主机tensorflow-gpu：cuda10.1.105 + cudnn 7.6.0 + tensorflow 阅读全文