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Bingo的深度学习杂货店

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使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

tensorflow 神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU；训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10；交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新。 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size= 10 w1=tf.Variable(tf.random_normal([ 2 , 3 ],stddev= 1 ,seed= 1 ))

2018-04-25

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图像处理之特征提取

图像处理神经网络

知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）

2018-04-25

5.3K0

吴恩达 —— 深度学习 Course 1 笔记

深度学习神经网络

Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [

2018-04-25

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