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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
590
0
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
1.2K
3
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
1.6K
0
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
2018-05-16
693
0
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
899
0
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
2018-05-16
945
0
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
799
0
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
1.1K
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