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摘要: 转载自:http://nooverfit.com/wp/pycon-2016-tensorflow-研讨会总结-tensorflow-手把手入门-用人话解释cnn 首先什么是CNN? 其实, 用”人话”简洁地说, 卷积神经网络关键就在于”卷积”二字, 卷积是指神经网络对输入的特征提取的方法不同. 学 阅读全文
posted @ 2019-03-06 23:48 Rogn 阅读(1414) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是一个来自官网的示例:https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比,只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. 执行结果: 评估模 阅读全文
posted @ 2019-03-06 20:42 Rogn 阅读(1111) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 今天我们的主角是keras,其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层,向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。 所以,今天就来带大家写keras中的Hello World , 做一个手写数字识别的cnn。回顾cnn架构: 我们要处理的 阅读全文
posted @ 2019-03-06 19:59 Rogn 阅读(3622) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 这是一个简单快速入门教程——用Keras搭建神经网络实现手写数字识别,它大部分基于Keras的源代码示例 minst_mlp.py. 1、安装依赖库 首先,你需要安装最近版本的Python,再加上一些包Keras,numpy,matplotlib和jupyter.你可以安装这些报在全局,但是我建议安 阅读全文
posted @ 2019-03-05 20:15 Rogn 阅读(15724) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 阅读全文
posted @ 2019-03-05 18:10 Rogn 阅读(3181) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、前言 现在你可以开发Deep Learning Applications在Google Colaboratory,它自带免费的Tesla K80 GPU。重点是免费、免费!(国内可能需要tz) 这个GPU好像不便宜,amazon上1769刀. 二、什么是Google Colab? Colabor 阅读全文
posted @ 2019-03-04 17:14 Rogn 阅读(58999) 评论(8) 推荐(6) 编辑
摘要: 母函数将问题转换为关于母函数的某种代数问题甚至变成关于母函数的某种形式的运算,以整数拆分为例. 所谓的整数拆分,即将正整数n分解成 若干正整数的和,不考虑其求和的顺序,一般假定$n = n_1 + n_2 + \cdots + n_k, \ n_1 \geq n_2 \geq n_3 \geq \c 阅读全文
posted @ 2019-03-02 22:51 Rogn 阅读(1924) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 组合数学用的最多的工具要算母函数,究竟什么是母函数呢,先看$(1 + a_1x)(1 + a_2x) \cdots (1 + a_nx) = 1 + (a_1 + a_2 + \cdots a_n)x + (a_1a_2 + a_1a_3 + \cdots a_{n-1}a_n)x^2 + \cdo 阅读全文
posted @ 2019-03-02 20:27 Rogn 阅读(2325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 新部署的云服务器出现如下错误: (这不很明显是一些安装源失效,甚至还有命令提示)为了避免像我一样看到错误就百度一波,结果没找到一个靠谱的方法。 超简单,更新一下源就可以了。 阅读全文
posted @ 2019-03-02 13:19 Rogn 阅读(7350) 评论(2) 推荐(4) 编辑
摘要: 题目 HihoCoder - 1878 题目大意 给出k,让求出第k个回文数(k的“长度”不超过1e5) 题解 之前做过类似的题,是统计各阶段的数找到第K个回文数,但这里K太大,需要寻找新的方法。 打表找规律: 只有一位数:减一输出 否则: 若第0位为2~9 :首位减一,0~len-2反转贴后面 若 阅读全文
posted @ 2019-03-02 10:25 Rogn 阅读(631) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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