摘要：
深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题。在现实应用中，输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值，其中二元分类可以应用sigmoid函数。 而在多元分类的问题中，我们默认采用softmax函数，具体表现为将多个神经元的输出，映射到0 ~ 1的区间中，按概率高低进行分类，各 阅读全文
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常见的激活函数有sigmoid、tanh和relu三种非线性函数，其数学表达式分别为： sigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) relu: y = max(0, x) 其代码实现如下： 其图形解释如下： 相较而言，在隐藏层，t 阅读全文
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本示例基于Centos 7，假设目前使用的账号为release，拥有sudo权限。 由于Docker官方镜像下载较慢，可以开启阿里云的Docker镜像下载加速器，可参考此文进行配置。 主机上服务安装步骤如下： 1. 安装docker服务: 2. 启动docker服务: 3. 查找mongo镜像： 4 阅读全文
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本示例基于Centos 7，假设目前使用的账号为release，拥有sudo权限。 由于Docker官方镜像下载较慢，可以开启阿里云的Docker镜像下载加速器，可参考此文进行配置。 主机上服务安装步骤如下： 1. 安装docker服务: 2. 启动docker服务: 3. 查找centos镜像： 阅读全文
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本示例基于Centos 7，在阿里云的三台机器上部署consul集群，假设目前使用的账号为release，拥有sudo权限。 由于Docker官方镜像下载较慢，可以开启阿里云的Docker镜像下载加速器，可参考此文进行配置。 假设三台主机的ip分别为： 主机一：192.168.0.1 主机二：192 阅读全文
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本示例基于Centos 7，在阿里云的三台机器上部署zookeeper集群，假设目前使用的账号为release，拥有sudo权限。 由于Docker官方镜像下载较慢，可以开启阿里云的Docker镜像下载加速器，可参考此文进行配置。 假设三台主机的ip分别为： 主机一：192.168.0.1 主机二： 阅读全文
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本示例基于Centos 7，在阿里云的三台机器上部署redis集群，假设目前使用的账号为release，拥有sudo权限。 由于Docker官方镜像下载较慢，可以开启阿里云的Docker镜像下载加速器，可参考此文进行配置。 假设三台主机的ip分别为： 主机一：192.168.0.1 主机二：192. 阅读全文
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在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示： 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高到 阅读全文
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我们在学习成熟网络模型时，如VGG、Inception、Resnet等，往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢？另外，我们如果要设计自己的网路模型时，又该如何设置各层参数呢？如果模型参数设置出错的话，其实模型也往往不能运行了。 所以，我们需要首先了解模型各层的含义，比如输出尺寸和可 阅读全文
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深度学习要想落地实践，一个少不了的路径即是朝着智能终端、嵌入式设备等方向发展。但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能，那如何使得终端设备应用上深度学习呢？ 所幸谷歌已经推出了TFMobile，去年又更进一步，推出了TFLite，其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型，然后将定制化模 阅读全文