晴堂嬴上

有关于自编码器的原理，请参考博客http://blog.youkuaiyun.com/xukaiwen_2016/article/details/70767518；对于对其与原理熟悉的可以直接看下面代码。               首先是使用到的相关库，数学运算相关操作库Numpy和对数据进行预处理的模块Scikit-lean中的preprocessing，使用TensorFlow的MNIST作为

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。        通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤：图像输入（InputImage）→卷积（Convolution）→最大池化（MaxPooling）→全连接神经网络（Fully-ConnectedNeural

图像预处理是一个非常简单，通过提高训练数据的多样性，进而对训练模型的召回率，适应性有着非常大的提升作用。 另外在训练时，需要更多的训练次数，比如说我对每张图片进行了一次旋转，那么训练次数就要提高一倍。也就是说训练集多样性增加，同时训练次数也要增加。 代码： import tensorflow as tf from scipy import misc import numpy as np #