qq_35753140的博客

大约三天读完，这本书浅显易懂，非常适合入门，只有权重调整值的推导过程看得不是很透彻。基本概念神经网络也是机器学习的一种实现，可以应用在有监督学习和无监督学习，因为中间可以有较多层，所以属于深度学习方法。神经网络的名字很唬人，其实概念挺朴素的，是由含一个输入层一个输出层和若干隐藏层构成的有向无环图（这名字也唬人），看图像一目了然，为啥叫隐藏层呢，就是因为和输入输出没关系，看不见，有点...

更多隐藏层书中分别对比了不同学习率，不同隐藏层结点数和不同训练世代的模型学习效果，没有对比多隐藏层的模型，我自己添加了一层隐藏层的代码，得出的训练结果如下： 世代 隐藏层 隐藏层结点数 学习率 识别率 训练时长(s) 1 2 10*10 0.2 0.7677 11.5368 1 2 20*20 0.2 0.8...

识别自己写的数字下面到了好玩儿的部分。用包含了旋转图像角度的数据训练好的200个隐藏层结点、10世代的模型，识别率为0.9771，识别我家三口写的0-9共30个数字，故意写得乱一点。正确识别了12个，识别率只有40%，在调节过程中我发现数字在图片中的位置和图片的对比度都会影响识别效果，我把测试集的对比度+0.1（值域是0.01 ~ 0.99）识别对了15个，+0.2，识别对了18个，对比度打满...

Nvidia容器运行时Nvidia容器运行时支持GPU，可以方便的构建和部署容器化的使用GPU加速的应用程序，就是在docker引擎外面包裹了一层，可以在docker里支持GPU的驱动。安装跟着官网的说明就可以顺利完成。Nvidia docker镜像Nvida把cuda的docker镜像也做好了，直接从dockerhub下载就可以，当时的tensorflow不支持更高的cuda版本，nv...