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weixuqin 的专栏

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深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

基础概念：　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可

希希里之海

2018-07-05

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深度学习之 TensorFlow（三）：TensorFlow 源代码解析

深度学习 tensorflow api

分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。目录结构如下：其中的核心目录是 tensorflow 目录，最重要的源代码保存在这里，目录结构如下

希希里之海

2018-07-05

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深度学习之 TensorFlow（五）：mnist 的 Alexnet 实现

深度学习 tensorflow

尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型，并使用 mnist 数据查看训练结果。我们将代码实现分为三个过程，加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。实现代码如下： #-*- coding:utf-8 -*_ #加载数据 import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #TensorFlow 自带，用来下载并返回 mnist 数据。可以自己下载 mnist数据

希希里之海

2018-07-05

1.5K0

深度学习之 TensorFlow（五）：mnist 的 Alexnet 实现

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尝试用 Alexnet 来构建一个网络模型，并使用 mnist 数据查看训练结果。我们将代码实现分为三个过程，加载数据、定义网络模型、训练数据和评估模型。实现代码如下： #-*- coding:utf-8 -*_ #加载数据 import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #TensorFlow 自带，用来下载并返回 mnist 数据。可以自己下载 mnist数据

希希里之海

2018-05-16

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深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

深度学习 tensorflow 卷积神经网络神经网络

基础概念：　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。　　卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数是定义在上

希希里之海

2018-05-16

8690

深度学习之 TensorFlow（三）：TensorFlow 源代码解析

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分析一下 TensorFlow 的文件结构。这里的源代码版本是 TensorFlow1.7.0 。目录结构如下：其中的核心目录是 tensorflow 目录，最重要的源代码保存在这里，目录结构如下

希希里之海

2018-05-16

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深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识

深度学习 tensorflow 系统架构 api

1.TensorFlow 系统架构：分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念：　（1）将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全采用符号式编程。　　　符号式计算一般是先定义各种变量，然后建立一个数据流图，在数据流图中规定各个变量之间的计算关系，最后需要对数据流图进行编译，此时的数据流图还是一个空壳，里面没有任何实际数据，只有把需要的输入放进去后，才能在

希希里之海

2018-05-16

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深度学习之 TensorFlow（一）：基础库包的安装

深度学习 tensorflow mac os python

　1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。　2.TensorFlow 环境的准备：　本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境，为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。　　创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境： conda create --name tensorflow python=3.6 　　激活环境：

希希里之海

2018-05-07

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