在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中AlexNet一鸣惊人，对128万张1000个分类的预测结果大大超过其他算法模型准确率，打败其它非DNN网络一鸣惊人。AlexNet包括5个卷积层与三个全连接层，与今天动则十几层、几十层甚至成百上千层相比，简直是太简单、太容易理解啦。AlexNet网络一共有八层。前面5层是卷积层，后面3层是全连接层，整个网络结构显示如下：
举一个mnist手写数据集的识别的例子，这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集，由60k个训练样本和10k个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。这些高维图片无法用一个线性模型来实现，因此，就需要用一个非线性模型来实现。下面，就通过方法介绍和代码示例来完成这个实例。
这是重新构建了的Unet语义分割网络，主要是文件框架上的构建，还有代码的实现，和之前的语义分割网络相比，更加完整也更清晰一些。建议还是学习这个版本的Unet。
摘要： Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架，实现ConvNet（CNN）自然是轻而易举，但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程，极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。 首先了解TensorBoard是什么？解开你心中的疑惑！ 在本教程中，我将介绍如何使用TensorFlow，从头开始构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识，我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
人们可以使用TensorFlow的所有高级工具如tf.contrib.learn和Keras，能够用少量代码轻易的建立一个卷积神经网络。但是通常在这种高级应用中，你不能访问代码中的部分内容，对深层次的原理缺乏理解。 在本教程中，我将介绍如何从零开始使用底层的TensorFlow构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的函数图像和网络性能。本教程需要你了解神经网络的一些基础知识。在整篇文章中，我还将把卷积神经网络的每一步都分解为绝对的基础知识，以便你可以充分理解图中每一步发生的情况。通过从头开
Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks/02_Intro_to_CNN_MNIST/02_introductory_cnn.py
本文介绍了如何使用深度学习实现图像分类，并通过CIFAR-10数据集进行了实验。首先，作者介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类，并给出了详细的理论推导。其次，作者介绍了在CIFAR-10数据集上如何进行数据扩充，并给出了具体的代码实现。最后，作者对实验结果进行了分析，并给出了在实验过程中需要注意的一些问题。
最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加 如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练，这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高，大致有86% 其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用，它们都可以提升模型的泛化能力 数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大，它可以给单幅图增加多个副本，提高图片的利用率，防止对某一张图片结构的学习过拟合 这刚好是利用了图片数据本身的性质，图片的冗余信息量比较大，因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些 噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量，而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的，深度学习可以在图像识别上领先 其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法，可能在数据量大到一定程度时，准确率就不再上升了，而深度学习只要提供足够 多的样本，准确率基本持续提升，所以说它是最适合大数据的算法
实验需要判断人脸是否戴了眼镜，所以参考网上的文章弄了个简单的CNN图片分类器来做戴眼镜与否的判定。
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
statistics 模块实现了许多常用的统计公式，以便使用 Python 的各种数值类型（int，float，Decimal 和 Fraction）进行高效的计算。
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架，由谷歌基于DistBelief进行研发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日，TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13]
本文介绍了如何使用TensorFlow实现手写汉字识别，通过构建神经网络模型，对汉字的手写样本进行训练和预测，并分析了模型的性能。
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号
机器之心原创 参与：蒋思源 机器之心基于 Ahmet Taspinar 的博文使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络，并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档。我们将不仅描述训练情况，同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github，机器之心希望通过我们的试验提供精确的代码和运行经验，我们将持续试验这一类高质量的教程和代码。 机器之心项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html
kaggle网站手写数字分类的比赛链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 注册账号后才能参加kaggle比赛，本文作者成绩前2%，如下图所示：
前两篇中咱们分别介绍了使用Excel、Python和Hive SQL计算统计值，这次咱们使用Spark SQL来计算统计值。
论文：《img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose stimation》
神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。
CNN中最重要的就是参数了，包括W和b。训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要，因此微调受到很多人的重视。tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。
低头不是认输，是要看清自己的路；仰头不是骄傲，是要看见自己的天空。——科比·布莱恩特
我们在博文，使用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+，在此基础之上，我们进行对科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集训练，来验证网络的正确性。
其中的全连接层还引入了dropout的概念。dropout在训练时会随机将部分节点的输出改为0（使神经元以一定概率失活）。dropout可以避免过拟合(overfitting)问题。
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式，关于原理这一小节就不再赘述了，感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化，伪量化是完全量化的第一步，它只是模拟了量化的过程，并没有实现量化，只是在训练过程中添加了伪量化节点，计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。
如何使用 Keras 中的权值约束缓解深度神经网络中的过拟合现象（图源：https://www.flickr.com/photos/31246066@N04/5907974408/）
情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究。使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类，这也是迈向高级人机交互的一步。
注意：此代码全部为TensorFlow1版本。 查看Tensorflow版本 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 导入辅助库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as
上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类，分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集。在上周的实验表现中，经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右，这个结果差强人意，毕竟是二十年前写的网络结构，结果简单，层数也很少，这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet，并用AlexNet对cifar-10数据进行分类，对比上周的LeNet-5的效果。 什么是AlexNet？ A
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：前几篇文章中我们介绍了一些机器学习、深度学习入门资源项目合集，本篇则是对继五大卷积神经网络原理介绍之后的实战延续，同样来自fendouai老师。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。 LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。
一、数据准备 实验数据使用MNIST数据集。 MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”。 在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载，解决方案就是手工下载数据，然后直接导入使用。 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 4个
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近
原文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 我没有读原文，这个已经很老的文章了，分类领域应用CNN的经典文章。 先看结构：
我们将使用卷积神经网络（CNN）来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集（https://github.com/googlecreativelab/quickdraw-dataset）上接受训练。该数据集包含 345 个类别的大约 5 千万张手绘图像。
卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。本文结合Tensorflow：实战Google深度学习框架，讲述卷积神经网络常用数据集，介绍卷积网络的结构思想，以及通过TensorFlow实现其设计。
一般而言，MNIST 数据集测试就是机器学习和深度学习当中的＂Hello World＂工程，几乎是所有的教程都会把它放在最开始的地方．这是因为，这个简单的工程包含了大致的机器学习流程，通过练习这个工程有助于读者加深理解机器学习或者是深度学习的大致流程．
参考博客。 在此基础上做了小修改。 其中CNN网络部分仿照我们入门实战六的内容，如果不太清楚CNN可以再去回顾一下。 本博文数据集。
前言：先坦白的说，深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的，我也是通过不断地看相关的视频资料、文献讲解尝试去理解记忆。毕竟这些内容大多都是不可查的，我们看到的都只是输入输出的东西，里面的内部运作以及工作原理，都需要沉心静思。
该文介绍了如何使用深度学习模型来识别交通标志，并给出了一个基于keras的交通标志分类器的代码示例。该代码基于keras.layers和keras.models，使用卷积神经网络模型对交通标志进行分类。该代码还使用了Keras的Sequential模型，将所有的层都定义好，然后进行模型的训练和测试。最后，该代码还进行了模型的性能评估，并展示了如何使用Keras的Sequential模型来定义模型。
Dictionary.get: Dictionary does not contain key: VV_stdDev.
1训练 建立py文件（我这里是shuzi.py） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,
本文介绍了一种使用TensorFlow构建CNN进行情感分析的方法。首先，文章介绍了数据集和实验环境。然后，详细讲解了网络模型的设计和实现，包括卷积层、池化层和全连接层等。最后，给出了实验结果和性能分析。
tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html
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