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python用TensorFlow的实现

TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很大量的编程时间,TensorFlow的功能很多很强大,这边挑选了一个比较简单实现的方法,就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字 ,让机器找出规律,然后再导入新的数字让机器。 1、因为结果少,只有十个,比较好训练 2、片的容量小,不占空间,下面是部分的训练数据案例 ? 就是要判断计算出来的Y和实际的Y损失值(loss)是多少,并尽量减少loss,这边我们使用softmax函数来计算,softmax函数在计算多类分类上的表现比较好,有兴趣可以百度一下,这边就不展开说明了 到此这篇关于python用TensorFlow的实现的文章就介绍到这了,更多相关TensorFlow 内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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教你用Keras!只会检测并不强力

AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始部分了!) 此后谷歌把CNN用于搜索中的,Facebook则把它用于自动标注,这些功能现在都很火。 该数组中的数值都为0到255,描述的是素强度(灰度值),它是给出素数组作为输入CNN就能给出它是某一类的概率。可以把卷积层想象成一个手电筒,照在的左上方。手电筒滑过输入的所有区域。 可以把过滤器当作一个特征器。当过滤器滑动或对输入进行卷积时,它的值与中的素值相乘,这些被称为元素乘法。然后对每个区域的乘积求和。在覆盖的所有部分之后得到特征映射。 ? 这里把损失函数定义为二进制交叉熵,通常都用它定义二进制分类问题的损失函数,优化器是rmsprop——它是梯度下降,因为这是一个分类问题,度量指标设置为accuracy。

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    用深度学习keras的cnn分类,准确率达97%

    的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库,由 40个人的400张片构成 ,即每个人的人脸片为10张。 每张片的灰度级为8位,每个素的灰度大小位于0-255之间,每张片大小为64×64。 如下,这个片大小是1140942,一共有2020张人脸,故每张人脸大小是(1140/20)(942/20)即5747=2679: ? 预处理模块 使用了PIL(Python Imaging Library)模块,是Python平台事实上的处理标准库。

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    印度小哥在「我的世界」里搭神经网络,,网友:这是「人的世界」

    答案是肯定的,《我的世界》中红石电路和命令方块体系已经分灵完备了。这意味着我们理论上可以在其中构建一个通用灵机(虽然难度比较大),进而造出一台功能完整的常规架构计算机。 已经有人到了。最近,一名来自印度的程序员 Ashutosh Sathe 向我们展示了真正的技术,他在《我的世界》里运行起了一个具有能力的神经网络。 只要在游戏里的「画板」上写字,《我的世界》里的「计算机」就可以出你写的内容是什么: ? 在《我的世界》里进行 MNIST 式的手写数字。 ? 「神经网络推断出画板上的文字为数字 1」。 除了给出的结果,神经网络的过程也是清晰可见: ? ? 由于所有的操作都是二维的,所以不需要维度调整。由于也没有第三维,所以整个的权重数组都在 X-Z 平面内。 如下是 fc1 层的示意。该层的 shape 是 [8, 16]。 ?

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    AI从入门到放弃:CNN的导火索,用MLP分类

    作者:郑善友 腾讯MIG后台开发工程师 导语: 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)片分类的;但残酷的现实是,MLP这事的效果并不理想。 用MLP分类? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)片分类的,没毛病 作为上篇笔记学习的延续,以及下一篇CNN的药引,使用MLP来片分类,实在是个不错的过度例子。 通过这个例子,从思路上引出一系列的问题,我不卖关子,自问自答吧,即: MLP能片分类吗?—> 答案是是可以的,上一篇我们是拟合非线性分类函数,这里是拟合特征,数学本质没区。 MLP在片分类的缺陷: 神经元是全连接的方式构成的神经网络,全连接情况下,假设片是1k*1k素大小,那么隐藏层个数和输入层尺寸一致时,不考虑RGB颜色通道,单通道下,权重w参数个数会是:

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    AI从入门到放弃2:CNN的导火索,用MLP分类

    上一篇笔记的传送门:《AI从入门到放弃:BP神经网络算法推导及代码实现笔记》(编辑注:为方便大家阅读,此处添加的是人工智能头条此前发布的文章链接) ▌二、用MLP分类? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)片分类的,没毛病。 作为上篇笔记学习的延续,以及下一篇CNN的药引,使用MLP来片分类,实在是个不错的过度例子。通过这个例子,从思路上引出一系列的问题,我不卖关子,自问自答吧,即: MLP能片分类吗? --> 答案是是可以的,上一篇我们是拟合非线性分类函数,这里是拟合特征,数学本质没区。 MLP这个事情效果如何?--> 个人认知内,只能说一般一般。 MLP在片分类的缺陷:神经元是全连接的方式构成的神经网络,全连接情况下,假设片是1k*1k素大小,那么隐藏层个数和输入层尺寸一致时,不考虑RGB颜色通道,单通道下,权重w参数个数会是: ?

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    AI从入门到放弃2:CNN的导火索,用MLP分类

    上一篇笔记的传送门:《AI从入门到放弃:BP神经网络算法推导及代码实现笔记》(编辑注:为方便大家阅读,此处添加的是人工智能头条此前发布过的文章链接) ▌二、用MLP分类? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)片分类的,没毛病。 作为上篇笔记学习的延续,以及下一篇CNN的药引,使用MLP来片分类,实在是个不错的过度例子。通过这个例子,从思路上引出一系列的问题,我不卖关子,自问自答吧,即: MLP能片分类吗? --> 答案是是可以的,上一篇我们是拟合非线性分类函数,这里是拟合特征,数学本质没区。 MLP这个事情效果如何?--> 个人认知内,只能说一般一般。 MLP在片分类的缺陷:神经元是全连接的方式构成的神经网络,全连接情况下,假设片是1k*1k素大小,那么隐藏层个数和输入层尺寸一致时,不考虑RGB颜色通道,单通道下,权重w参数个数会是: ?

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    在Keras+TF环境中,用迁移学习和微调专属系统

    我们可能想要区分出不同型号的太阳镜、认出不同的鞋子、各种面部表情、说出不同汽车的型号、在X光影下判定肺部疾病的类型,这时候该怎么办? Learning Sandbox的作者,又写了一篇文章,教你在Keras + TensorFlow环境中,用迁移学习(transfer learning)和微调(fine-tuning)定制你专属的系统 为了建立特定的系统,我们的任务是去确定对现有数据集有意义的转换方法。比如,不能对X射线旋转超过45度,因为这意味着在采集过程中出现错误。 ? 3:Kaggle猫狗大赛的示例 我们将使用Kaggle猫狗大赛中提供的数据集,将训练集目录和验证集目录设置如下: 代码1 网络实现 让我们开始定义generators: 代码2 在上篇文章中,我们已经强调了在中预处理环节的重要性 4:经过2次迭代后的输出日志 测试 代码10 ? 5:猫的片和类预测 ? 6:狗的片和类预测 将上述代码组合起来,你就创建了一个猫狗系统。

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    学界 | 北邮夺冠CVPR 2018 DeepGlobe比赛,他们是这样卫星

    大数据文摘出品 在刚刚结束的CVPR2018: DeepGlobe Road Extraction Challenge(全球卫星道路提取)比赛中,北京邮电大学信息与通信工程学院模式实验室张闯老师指导的研究生周理琛同学 同时,卫星道路分割相较于一般的分割任务,有其独特性和困难性,具体表现为:在卫星中,目标道路所占据画幅比例普遍偏小;河流、铁路等又与道路过于相似,甚至人眼也难以判;道路分叉连通情况也很复杂,这对于道路提取的精度有着相当高的要求 数据扩增示意:中心处为原 模型结构D-LinkNet 北京邮电大学模式实验室提出了融合的D-LinkNet方法,该方法在提升网络精度的同时,增加网络接收域,保留的空间细节信息,并实现多尺度特征融合 ,有效提升了精度、缓解道路连通性问题。 北京邮电大学模式实验室由郭军教授(日本东北学院大学博士、博士生导师、北京邮电大学副校长)于1998年依托信号与信息处理国家重点学科以及模式与智能系统信息产业部重点学科而创建,是国内较早开展人工智能领域研究的著名实验室之一

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    【python 从菜鸟

    Program Files\下 5、找到 pytesseract.py 更改 tesseract_cmd = 'C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe' 二、英文 三、验证码 ? ? ? 二、实现源代码 1、英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time Python27\Lib\site-packages\pytesseract\test.png') code = pytesseract.image_to_string(image) print(code) 2、验证码 img = image.convert('L') # 把片变成二值

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    地,我们发现一种称为深卷积神经网络的模型 可以在硬性视觉任务上实现合理的性能 - 匹配或超过某些领域的人类表现。 我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉挑战进行了培训。 您将学习如何使用Python或C ++ 将分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级的功能,这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。  ,您可以看到网络正确她穿着军装,得分高达0.8。 在这种情况下,我们正在演示对象,但是您应该可以在各种领域中使用与您已经找到或训练过的其他型号相似的代码。我们希望这个小例子为您提供如何在您自己的产品中使用TensorFlow的一些想法。

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    ——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的0-9的数字构成,正确地这些手写数字是机器学习研究中的一个经典问题。 02模型训练过程:采用SAS中的神经网络过程步: ***自编码******************* 03结果展示 最后,来看一下原始数据和模型训练结果的对比效果: 10个 MNIST 数据集的原始数字

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    Airtest

    Airtest是一款网易出品的基于面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素的UI自动化测试。 示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的进行代码走读,加深对原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 概括来说aircv.find_template 主要了这几件事情: 1、校验输入; 2、计算模板匹配的结果矩阵res; 3、依次获取匹配结果; 4、求取可信度; 5、求取位置。 概括来说aircv.find_sift主要了这几件事情: 1、检验片是否正常; 2、获取特征点集并匹配出特征点对; 3、根据匹配点对(good),提取出来区域; 4、根据区域,求出结果可信度 六、总结 1、,对不能用ui控件定位的地方的,使用来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    H5

    对比 ---- 1、百度 发现百度的片搜索率不是特,下面为测试片跟测试后的结果: 测试片: 下面为测试后的结果: 2、采用 tesseract.js 后结果 H5 (采用Tesseract.js 进行) ---- 简单的文案之类的,的还算可以,但是稍微复杂点的,准确率就不是那么好了,在学习中。。。 第一个参数,可以是 img 路劲地址,可以是片base64位的二进制码、也可以是Image对象 等。 附上实现的代码: <! ,initial-scale=1,shrink-to-fit=no,user-scalable=no,minimum-scale=1,maximum-scale=1"> <title> :33%}</style> </head> <body> <fieldset> <legend>

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    之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    Python3 (一)

    1.Python3.x(我是用的是Python3.6.5),这个问题不大,只要3.4以上就OK。

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    Python3 (二)

    一、感知hash算法 感知哈希算法: 感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)是哈希算法的一类,主要用来相似片的搜索工作。 三、均值hash 下面的例子是使用了素平均值,又叫均值哈希。 优点:均值哈希较为简单。 缺点:对灰度的平均值特敏感,也不具备旋转不变性。 把缩小为8 * 8,并转化为灰度 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR) hamming(h3,h4)) 结果: 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的效果 优点:能够处理旋转形。 缺点:只能够变形程度在25%以内的片。 步骤: 1.缩小尺寸:将缩小到32*32,并转为灰度。 2.计算DCT:对进行二维离散余弦变换。

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    之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504 效果: (目标检测中) ?

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    智能采用了什么原理?智能有哪些应用?

    ,那么智能采用了什么原理? 智能有哪些应用? 智能采用了什么原理? 人工智能技术是涵盖了非常多样的领域的,其中技术就是现在发展比较火爆的重要领域,对于各种都可以通过人工智能进行,从而达到各种目的,很多人会问智能采用了什么原理? 智能是通过的特征为基础从而达到结果的,每个都会有自己的特征,在完整的库里面就可以找寻出相同特征的。 智能有哪些应用? 智能这项技术虽然并没有完全成熟,但是基础的技术已经能够应用到很多方面的,那么智能有哪些应用?

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