06 2019 档案
摘要：作业： 自己实现动量梯度下降和Adam梯度下降算法 优化算法： 辅助代码（初始化参数+前向传播+计算损失+反向传播（计算梯度）+进行预测+加载数据集....）:
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摘要：这里实现一个用神经网络(卷积神经网络也可以)实现验证码识别的小案例，主要记录本人做这个案例的流程，不会像之前那么详细，主要用作个人记录用。。。 这里是验证码的四个字母，被one-hot编码后形成的四个一维数组，[1, 26] * 4 > 可以转变成[4, 26] > [1, 104] 第一个位置：[
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摘要：系列博客链接： （第二章第一部分）TensorFlow框架之文件读取流程：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html （第二章第二部分）TensorFlow框架之读取图片数据：https://www.cnblogs.com/kongweisi/
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摘要：系列博客链接： （第二章第一部分）TensorFlow框架之文件读取流程：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html （第二章第二部分）TensorFlow框架之读取图片数据：https://www.cnblogs.com/kongweisi/
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摘要：系列博客链接： （第二章第一部分）TensorFlow框架之文件读取流程：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html 本文概述： 目标 说明图片数字化的三要素 说明图片三要素与张量的表示关系 了解张量的存储和计算类型 应用tf.image.re
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摘要：本章概述：在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法，从本章开始，介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法，并会在最后，用基础的神经网络，实现经典的Mnist手写数字识别。 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法： 1、文件读取流程 第一阶段将生成文件名来读取它们并将它们排入文件名队列。
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摘要：系列博客链接： （一）TensorFlow框架介绍：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html （二）TensorFlow框架之图与TensorBoard：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517
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摘要：系列博客链接： （一）TensorFlow框架介绍：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html （二）TensorFlow框架之图与TensorBoard：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517
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摘要：系列博客链接： （一）TensorFlow框架介绍：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html （二）TensorFlow框架之图与TensorBoard：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517
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摘要：系列博客链接： （一）TensorFlow框架介绍：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html （二）TensorFlow框架之图与TensorBoard：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517
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摘要：系列博客链接： （一）TensorFlow框架介绍：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述： 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图、tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知
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摘要：接下来会更新一系列博客，介绍TensorFlow的入门使用，尽可能详细。 本文概述： 说明TensorFlow的数据流图结构 1、数据流图介绍 TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Operation）在图中表示数学操作，图中的线
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摘要：系列文章链接： （一）目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html （二）目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html （三）目标检测算法之SPPNet
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摘要：一些总结比较好的链接： https://blog.csdn.net/woaidapaopao/article/details/77806273 1、请简要介绍下tensorflow的计算图 答：计算图是一张有节点有方向的数据流图，每一个节点都是一个张量，每个节点之间的边描述了计算之间的依赖关系和数学
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摘要：本部分的代码目前都是基于GitHub大佬非常详细的TensorFlow的教程上，首先给出链接： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/ 本人对其中部分代码做了注释和中文翻译，会持续更新，目前包括： 1. 传统多层神经网络用语MNIS
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摘要：参考博文： 深度学习基础--卷积--1*1的卷积核与全连接的区别：https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84061410 如何理解卷积神经网络中的1*1卷积：https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/det
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摘要：参考文章： - [CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（上）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580) - [CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）](https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293) 本文概述： 0.基础：线
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摘要：曼哈顿距离计算公式：假设有两个点(x1,y1)，(x2,y2)。则，曼哈顿距离d=|x1-x2|+|y1-y2| 3、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。 有一篇特别棒的博客：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 总结：逻辑斯特回归是假
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摘要：归一化： １）把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。 ２）把有量纲表达式变成无量纲表达式，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成
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