遥远的她

    今天心血来潮安装了一把tensorflow,跟着《tensorflow-without-a-phd》教程走的，但是一直爆出各种错误，折腾了一下午。Ubuntu/Linux: sudo -H apt-get install git sudo -H apt-get install python3 sudo -H apt-get install python3-matplotlib su...

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dlyldxwl/article/details/79101293论文：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation.Introduction本文是谷歌公司的又一新作...

英文原文链接：Understanding LSTM Networks转载原文地址：（译）理解 LSTM 网络 （Understanding LSTM Networks by colah）前言：其实之前就已经用过 LSTM 了，是在深度学习框架 keras 上直接用的，但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解，心里牵挂着难受呀！今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文，看...

今天在查阅tf.variable_scope()时看到一篇博文对tf中scope的解释很全面，特此转载记录。1. tf.name_scope('scope_name')或tf.name_scope(named_scope)主要与tf.Variable搭配使用；当传入字符串时，用以给变量名添加前缀，类似于目录，如case1所示；当传入已存在的name_scope对象时，则其范围内变量...

前几天看代码时遇到tf.one_hot()函数，当时没太关注，代码正常运行就OK，终于有时间回头好好看看这个函数。 先来看看官方文档上的解释:tf.one_hot( indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=No...

本文参考自CVer公众号的文章"一文读懂神经网络中的1x1卷积核"，但我在读他的文章时觉得作者对1x1卷积核的理解或阐述有失偏颇，特此记文来发表我的看法，文中图片都摘自CVer的博文。在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念。1. 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能...

tf.expand_dims()Functiontf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None)Inserts a dimension of 1 into a tensor’s shape. (给input的形状在第axis位置增加一个维度)Given a tensor input, this operation inser...

原文地址。2019-03-15补充: 26种激活函数的可视化.不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括 **Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus、softmax** 这些函数有一个共同的特点那就是...

今天在构建一个卷积网络时看到书上例程里用的tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()这个函数，打开Documentation看了没太明白，特地讲三种常见的loss function归纳总结下。1、对数概率logit首先解释什么是logit.我们在学ML时一开始都是使用线性模型进行回归学习，其实线性模型也可以进行分类：对给定数据集(X...

今天在看tensorflow-without-a-phd视频教程时，看到强化学习那一章时略有所思，随做记录。tensorflow-without-a-phd所有教程，三步视频教程（带英文字幕）。原文地址。1. 前言虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试，但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS 2013上发表的 Playing Atari with Deep ...

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43927696前言U-Net是比较早的使用全卷积网络进行语义分割的算法之一，论文中使用包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构在当时非常具有创新性，且一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网...