qq_39071739的博客

【卷积神经网络】之热度图可视化一、内容深度学习一直被人们称为**“黑盒子”**，即内部算法不可见。但是，卷积神经网络(CNN)却能够被可视化，通过可视化，人们能够了解CNN识别图像的过程。介绍三种可视化方法 ：1.卷积核输出的可视化(Visualizing intermediate convnet outputs (intermediate activations)，即可视化卷积核经过激活...

【经典卷积神经网络】之ResNet分析及实现物体识别一、内容深度卷积网络一开始面临的最主要的问题是梯度消失和梯度爆炸。那什么是梯度消失和梯度爆炸呢？所谓梯度消失，就是在深层神经网络的训练过程中，计算得到的梯度越来越小，使得权值得不到更新的情形，这样算法也就失效了。而梯度爆炸则是相反的情况，是指在神经网络训练过程中梯度变得越来越大，权值得到疯狂更新的情形，这样算法得不到收敛，模型也就失效了。当然...

【经典卷积神经网络】之VGGNet分析及实现CIFAR-10分类一、内容VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为 VGG。在2014年的 ILSVRC 中取得了第二名的成绩，可能你会问这么厉害的网络为什么不是第一名，因为当年实际提交 VGG 版本时作者并未作进一步的优化。相较于之前...

【经典卷积神经网络】之AlexNet分析及实现一、内容2012年，深度学习三巨头之一、具有神经网络之父之称的 Geoffrey Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 率先提出了 AlexNet，并在当年度的 ILSVRC（ImageNet大规模视觉挑战赛）以显著的优势获得当届冠军，top-5 的错误率降至了 16.4%，相比于第二名 26.2% 的错误率有了极大的提升。论文地...

【卷积神经网络】之Le-Net5一、内容今天和大家一起学习卷积神经网络和深度学习发展历史上具有奠基性的经典论文之一的关于 LeNet-5 网络一文。LeNet-5 是由具有卷积神经网络之父之美誉的 Yann LeCun 在1998年发表在 IEEE 上面的一篇 《Gradient-based learning applied to document recognition》 上提出来的。论文...

MNIST手写数字识别：TensorFlow实现一、内容本节将和大家学习如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络,使用的数据集是手写数字数据集MNIST,预期可以达到99.2%左右的准确率。本节将使用两个卷积层加一个全连接层构建一个简单但是非常有代表性的卷积神经网络。二、代码# 从TensorFlow自带的数据集导入MNIST数据集from tensorflow.examp...

Tensorflow基础一、什么是TensorflowTensorflow是一个符号式编程的框架。由谷歌大脑开发，2015年开源，是目前业界用的最广泛的深度学习框架之一。该框架可广泛的用于各个终端，服务器端，移动端和嵌入式端等。一个Tensorflow程序通常包含两个部分：构建计算图执行计算图下面来看一个最简单的Tensorflow程序的例子import warnings...