zhuyong006的博客

#coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 as cv import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' def get_x(a): #生成一个28*28的全黑图像，数据类型是单通道(黑白) image = np.zeros([28, 28...

深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的，但是他们有什么区别呢？ 人工智能：人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题。 机器学习：如果一个任务可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也随之增加，那么就认为这个程序可以从经验中学习。 深度学习：其核心就是自动...

#coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import cv2 as cv import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data print(tf.__version__) mnist = input_d...

Softmax函数，或称归一化指数函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量A “压缩”到另一个K维实向量 A’ 中，使得A’ 每一个元素的范围都在（0,1）之间，并且所有元素的和为1。 该函数的形式可以按下面的式子给出： 可能大家一看到公式就有点晕了，别被吓跑，我来简单解释一下。这个公式的意思就是说得到的A’向量中的每个元素的值，是由A中对应元素的指数值除以A中所有元素的指数值...

#coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import cv2 as cv import os import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') from matplotlib import pyplot as plt def draw_line(x_...

背景： 边缘：输入或者输出参数 节点：是指的中间的操作过程 之后创建一个Graph，再然后在session中运行。我们也可以将训练的结果保存为一个Graph，然后将这个流图给到第三方去运行，同时第三方不必知道训练的过程 梯度流就是一个逐级求导的过程 代码演示: #coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import cv2...