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深度学习与TensorFlow：关于DBN的一些认识

深度学习 tensorflow

最近在学习深度置信网络（DBN）的时候，看过几篇博客，但是在DBN的结构上，一大堆博客讲DBN是将受限玻尔兹曼机（RBM）像砖块一样叠加起来的一个网络，这本身是有一些错误的，修正一波。

2018-07-19

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深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

深度学习神经网络 tensorflow 存储

在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子. 先说说我们上一篇文章我们的自制数据集的一切缺点,第一,数据集过于分散,在一个文件夹里读取难免导致内存利用率低,而我们将会使用TensorFlow的tfrecords()函数来讲图片和标签制作成这种二进制文件,这样我们的内存利用率会增加不少. 将数据保存为tfrecords文件可以视为这样一个流程：提取features -> 保存为Example结构对象 -> TFRecordW

2018-07-06

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深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记

深度学习 tensorflow

这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法. 1:FCN基本思路自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割,个人认为CNN最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类,但是我们当用CNN进行图像分割的时候,CNN的这项优势反而变成了劣势,因为在特征提取时丢失了一些细节,反倒没有办法指出某些像素点属于那些物体,而FCN跟传统的CNN进行像素分割不同,FCN是

2018-07-04

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深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记

深度学习 tensorflow

这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.

2018-06-29

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深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(二)

深度学习 tensorflow

Each layer of data in a convnet is a three-dimensional array of size h × w × d, where h and w are spatial dimensions, and d is the feature or channel dimension. The first layer is the image, with pixel size h × w, and d color channels. Locations in higher layers correspond to the locations in the image they are path-connected to, which are called their receptive fields.

2018-06-23

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深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译

深度学习 tensorflow

这篇论文跟上一篇的VGG论文一样,在深度学习领域同样的经典,在2015年的CVPR,该论文拿到了best paper候选的论文,在之后的PASCAL VOC2012,凡是涉及到图像语义分割的模型,都沿用了FCN的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读,希望读完之后能够有所收获,如果有所错误,也请大家指出.

2018-06-13

1K0

Tensorflow 笔记：搭建神经网络

tensorflow 神经网络

目标：搭建神经网络，总结搭建八股一、基本概念 1:基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 2:TensorFlow的张量: 张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数；举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组；举例 V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素可以用行号和列号共同索引到；举例 m=

2018-06-13

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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别. 在我们使用的mnist数据集中,一张分辨率仅仅是 28x28 的黑白图像，就有近 40 万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。因此将图片进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络,这样看起来是一个很好的主意. 1:关于卷积卷

2018-06-08

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的. 因为mnist的数据集的

2018-06-06

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深度学习与TensorFlow:VGG论文笔记

深度学习 tensorflow 卷积神经网络

马毅老师曾说过:”如果你没有看过近30年的经典论文,你是做不出成果的”.现如今深度学习如此火热,一些关键节点发布的文章更应该好好的阅读,因此我想在未来的一段时间内去阅读一些经典的论文,去推敲和分析,并且争取可以使用TensorFlow去复现他.而这篇文章我们将会阅读VGG这篇经典文章,希望和大家交流,如果有理解不到位的地方,也请大家多多指正.

2018-06-05

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深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的.

2018-06-01

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深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别.

2018-05-29

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深度学习与神经网络:制作数据集,完成应用(1)

深度学习神经网络 tensorflow 存储

在这一篇文章里,我们将继续上一篇文章的工作,并且在上一篇文章的前提下加入数据集的制作,最终我们将完成这个全连接神经网络的小栗子.

2018-05-21

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Tensorflow 笔记：搭建神经网络

tensorflow 神经网络

用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。

2018-05-02

1.5K6

Tensorflow简述和初步上手

人工智能 tensorflow 机器学习

AI这个概念好像突然就火起来了，年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注，但其实看看你的手机上的语音助手，相机上的人脸识别，今日头条上帮你自动筛选出来的新闻，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们，可以说，这是一个AI的时代。其实早在去年年底，谷歌就开源了其用来制作AlphaGo的深度系统Tensorflow，相信有不少同学曾经对着这款强大的机器学习系统蠢蠢欲动，但虽然有关Tensorflow的教程其实不少，甚至谷歌官方就在Te

2018-04-11

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深度学习与神经网络学习:(1)小小的开始

深度学习神经网络 tensorflow 卷积神经网络

其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的GAN也多少了解过一些.但是一直没有深入进去学习,以及读一些相关文章.

2018-04-03

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