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RSS订阅转载 Tensorflow—模块的作用
1，在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。Pickle模块中最常用的函数为：（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol]) ...
2018-04-08 21:18:10
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转载 深度学习--AlexNet网络
AlexNet网络详解1.背景2.框架介绍3.步骤详细说明5.参考文献 背景：AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet.其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。 框架介绍:Al...
2018-04-02 15:08:51
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转载 深度学习——学习杂记（全连接）
在卷积神经网络尚未火热的年代，人们使用haar/lbp + adaboost级连的组合方式检测人脸，hog+svm的组合方式检测行人。这种传统的目标检测方法一个认知上的优势就是: 模块的功能明确，划分得很清晰，符合人们的理解方式。其中，haar，lbp，hog等手工设计的特征提取算子用于提取特征，adaboost，svm用于对提取的特征分类。 而早期的全连接神经网络，就是属于...
2018-04-02 13:42:17
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转载 学习论文--Semantic Segmentation using Adversarial Networks.涉及到的一些概念性问题
生成对抗网络框架：生成对抗网络（Generative adversarial networks，简称为GAN）是2014年由Ian J. Goodfellow首先提出来的一种学习框架。传统的生成模型都需要先定义一个概率分布的参数表达式，然后通过最大化似然函数来训练模型，比如深度玻尔兹曼机（RBM）。这些模型的梯度表达式展开式中通常含有期望项，导致很难得到准确解，一般需要近似，比如在RBM中，利用M...
2018-03-24 17:18:01
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转载 TensorFlow过程可视化--不同版本引起的错误
Tensorflow 运行过程的可视化：## 可视化好帮手 ##import tensorflow as tfimport numpy as npdef add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None): layer_name = 'layer%s'%n_layer ...
2018-03-22 17:49:52
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转载 Tensorflow--- window下启动tensorboard
tensorboard是TensorFlow的一个可视化工具，能够监控TensorFlow运行过程中的计算图，各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。先贴个总结：首先，必须在终端启动tensorboard；其次，如果在tensorboard中发现没找到graph，那么一般是路径没匹配好，修改一下路径即可。1，启动Tensorboard打开cmd,输入tensorboard --lo...
2018-03-21 16:39:17
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空空如也
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