Allure Love的博客

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1.R-CNNhttps://blog.youkuaiyun.com/qq_41590635/article/details/89604165

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在这篇文章中，我们将实现一个卷积神经网络和一个循环神经网络语句分类模型。 本文提到的模型（rnn和cnn）在一系列文本分类任务（如情绪分析）中实现了良好的分类性能，并且由于模型简单，方便实现，成为了竞赛和实战中常用的baseline。cnn-text-classification-tf博客，使用CNN做文本分类项目，start两千多。阅读这个项目源码，可以了解tensorflow构建项目的关键...

最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版，然后又找了些资料看，才发现，中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充，但是补充的又是错的，难怪觉得有问题。反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果...

最近自己想参加一些如题类型的比赛，却发现找不到。自己知道的比赛平台要么已经截止报名，要么就是快结束了，内心真是一万匹马在奔腾。好不容易选了个阿里音乐预测的比赛，花了两天时间初步实现了一种方法，提交结果还不错，至少能进二期，却发现由于自己没看比赛规则，需要那啥实名验证，而被直接淘汰。想想就心酸。看来有必要整理一下目前我已知的比赛列表，供自己平时多关注关注它们。 国外：  1、ka...

Recurrent Neural Networks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神...

1 范数-Norm- the concept向量的范数可以简单形象的理解为向量的长度，或者向量到零点的距离，或者相应的两个点之间的距离。向量的范数定义：向量的范数是一个函数||x||, 满足:    非负性||x|| >= 0，齐次性||cx|| = |c| ||x|| ，三角不等式||x+y|| <= ||x|| + ||y||。常用的向量的范数：L1范数:  ||...

MNIST(NN) MNIST(CNN) Text Classification(CNN) 导读：Sentence Similarity(CNN)  项目：Tensorflow实例-CNN处理句子相似度 论文：Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolutional Neural...

作为python和机器学习的初学者，目睹了AI玩游戏的各种风骚操作，心里也是跃跃欲试。 然后发现微信跳一跳很符合需求，因为它不需要处理连续画面（截屏太慢了）和复杂的操作，很适合拿来练手。于是…这个东西诞生了，目前它一般都可以跳到100多分，发挥好了能上200。 1.需要设备：  Android手机，数据线 ADB环境 Python环境（本例使用3.6.1） Ten...

写在前面本文主要是对Deep Learning一书最优化方法的总结，具体详细的算法，另起博文展开。  整个优化系列文章列表：Deep Learning 之 最优化方法Deep Learning 最优化方法之SGDDeep Learning 最优化方法之Momentum（动量）Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)Deep Learning ...

多层感知机Softmax Regression 和传统意义上的神经网络的最大区别是没有隐含层。本文实现的多层感知机实际上是在 Softmax Regression 的基础上加上一个隐含层。隐含层是神经网络的一个重要概念，它是指除输入、输出层外，中间的那些层。输入层和输出层是对外可见的，通常也被称作可视层，而中间层不直接暴露出来，是模型的黑箱部分，通常也比较难具有可解释性，所以一般被称作隐含层...

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir| |--checkpoint| |--M...

一、卷积神经网络的基本概念       卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含多个由卷积层和池化层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始...