摘要：
学习MACE也有一个月了，将其划分三步来学习。本文是MACE学习的第一步即MACE环境的搭建。之后还有两步mace的编译和mace工程化。 MACE(2) 模型编译：https://www.cnblogs.com/missidiot/p/9509831.html MACE(3) 工程化：https: 阅读全文
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ResNet 论文地址：http://arxiv.org/abs/1512.03385 GitHub源码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/res 阅读全文
摘要：
作者：十岁的小男孩 吴恩达视频来源：http://mooc.study.163.com/learn/2001281004?tid=2001392030#/learn/content?type=detail&id=2001728694&cid=2001724519 数据增强 数据增强主要是为了减少网络 阅读全文
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作者：十岁的小男孩 目录 单层卷积核计算 三维卷积核计算 Padding=Valid&&Same 总结 阅读全文
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作者：十岁的小男孩 凡心所向，素履可往 目录 监督学习—混淆矩阵 是什么？有什么用？怎么用？ 非监督学习—匹配矩阵 混淆矩阵 矩阵每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）。 假设有一个用来对猫（c 阅读全文
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AlexNet学习笔记 目录 AlexNet整体结构 CNN 全连接 TensorFlow实现 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。是由五层CNN和3层全连接实现的，用于分类网络。虽然后来大量比AlexNet更快速更准确 阅读全文
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TensorFlow TensorFlow核心程序由2个独立部分组成： a:Building the computational graph构建计算图 b:Running the computational graph运行计算图 1.一个computational graph(计算图)是一系列的Te 阅读全文
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CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） CNN是什么？ CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计 阅读全文
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深度学习中的优化算法总结 以下内容简单的汇总了在深度学习中常见的优化算法，每个算法都集中回答：是什么?(原理思想)有什么用？（优缺点）怎么用？（在tensorflow中的使用） 目录 1.SGD 1.1Batch gradient descent 1.2Stochastic gradient des 阅读全文
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Softmax 目录 1.Softmax概念 2.Softmax分类 3.Softmax回归 4. Softmax 与 SVM 1.Softmat概念 1.1什么是Softmax函数？ 我们知道max，假如说我有两个数，a和b，并且a>b，如果取max，那么就直接取a，没有第二种可能 但有的时候我不 阅读全文