Medlar Tea

1.CPU加速第一个方法是从大神这学来的：https://blog.youkuaiyun.com/hq86937375/article/details/79696023由于我用的是win7+cpu的tensorflow，所以可以使用一下语句来尽可能多地利用CPU。如果您的CPU支持AVX，AVX2和FMA，则应该从针对CPU优化的源构建tensorflow。在这个问题中已经讨论过这个问题，也是这个Gi...

1.线性回归线性回归属于机器学习当中的“回归学习”的一类。回归学习就是对于存在统计关系的变量，通过大量试验获得相关的统计数据，并构造目标函数去逼近该关系。主要的模型有：线性回归模型、多项式回归模型、主成分回归模型（采用PCA）、自回归模型、核回归模型。主要的求解回归模型的参数的方法有：最小二乘法、修正的Gauss-Newton法、有理插值法。本章主要实现的是线性回归模型：       ...

 CNN发展史：1.经典卷积神经网络以下仅列出关于CNN的深层次理解：卷积层tensorflow中卷积层的建立函数：_conv1 = tf.nn.conv2d(_input_r, tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  参数说...

Geoffrey Hinton物理学+生理学，哲学，心理学，木匠。考虑神经学和大脑的联系。最骄傲的是限制玻尔兹曼机，DBN。一直可以学到新的特征。近期监督学习是很棒的，但是无监督学习将是未来。胶囊。多读论文，但不要读太多！对于有创意的人来说是这样。直觉很重要，你觉得是对的话，就要坚持下去。永远不要停止编程。相信直觉，然后动手。找一个和你意见一致的导师。像素进入，变成向量。他是链接主义。符号...

1.VGGVGG实际上就是Alexnet的“加深版”，它其中比较出名的就是VGG16、VGG19。它的加深不仅仅是层数的加深，VGG的conv-pool都是五层，但是它的特点在于每一层的conv-pool当中是几层卷积层串联之后再连接池化层的。还有它的一些训练技巧。如图所示：它为什么串联呢？因为两个３ｘ３的卷积层叠加，等价于一个５ｘ５的卷积核的效果，３个３ｘ３的卷积核的叠加相当于一...

Keras tutorial - the Happy HouseWelcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will:Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Pyt...