Yucen的博客

区分不同的人是很多智能系统的必备能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。然而，人脸识别并非完全成熟的技术，离公众期望的全面应用尚有距离，还需要学术界、工业界的共同努力...

神经网络初学者，没有什么理论基础，偶然看到个ImageNet，就准备从其入手，先弄懂每层的含义，其中这个LRN层真是让人百思不得其解，搜索了下，给出的介绍比较少。为什么会比较少呢，搜索到最后我得出的结论是，这货似乎没什么多少卵用。。。 ImageNet中的LRN层是按下述公式计算的：但似乎，在后来的设计中，这一层已经被其它种的Regularization技术，如drop out, batch no...

TensorFlow测试程序，如果正常运行，输出 b'hello,tensorf' ，则TensorFlow安装成功。import tensorflow as tfhello = tf.constant('hello,tensorf')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))...

通过TensorFlow实现Softmax Regression，实现手写识别，最终正确率92%左右。## 通过TensorFlow实现Softmax Regression，实现手写识别# 加载mnist数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets(...

通过TensorFlow实现多层感知机，识别MNIST数据集，最终正确率98%左右。## 通过TensorFlow实现多层感知机，识别MNIST数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets("MNIST...

通过TensorFlow实现卷积神经网络，识别MNIST数据集，最终正确率99.2%左右。## 通过TensorFlow实现卷积神经网络，识别MNIST数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input_data.read_data_sets("M...