李智

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DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)

DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现)

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机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理)

  找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类...

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DeepLearning tutorial(7)深度学习框架Keras的使用-进阶

上一篇文章总结了Keras的基本使用方法,相信用过的同学都会觉得不可思议,太简洁了。十多天前,我在github上发现这个框架的时候,关注Keras的人还比较少...

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KerasGitHubGit开源Python
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常用的机器学习算法比较

机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开...

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利用Python PIL、cPickle读取和保存图像数据库

@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43226127

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Python机器学习神经网络深度学习
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DeepLearning tutorial(6)易用的深度学习框架Keras简介

之前我一直在使用Theano,前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记,当时已经觉得Theano用起来略显麻烦,有时想实现一个...

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Python-OpenCV人脸检测(代码)

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/...

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XMLPythonOpenCV人脸识别
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卷积神经网络细节(激励函数,池化,预处理等)

结合文献『Deep Learning for Computer Vision』, 以下讲讲卷积神经网络的一些注意点和问题。

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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Deep learning基于theano的keras学习笔记(3)-网络层

1.3 Dropout层 为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比(p)的输入神经元连接,Dropout层...

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斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(2)-lecture3(上)线性分类器、损失函数

  由于之前KNN分类器的缺点,让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务,这种方法主要有两部分组成: 评分函数(score function)...

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斯坦福CS231n - CNN for Visual Recognition(1)-lecture2图像分类、最近邻分类器

  顾名思义,就是给定一个图像,判断出它属于哪一个类。通常通过带有标签的数据作为训练集用各种方法进行训练, 然后在测试集上进行测试,预测出最可能的类别(标签)。

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Deep learning基于theano的keras学习笔记(2)-泛型模型(含各层的方法)

  我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身(一个词语序列)。但我们还可以拥有额外的输入(如新闻发布的日期等)。这个模...

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Deep learning基于theano的keras学习笔记(0)-keras常用的代码

这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HD...

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Deep learning基于theano的keras学习笔记(1)-Sequential模型

《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用...

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Python中对文件夹下的特定格式图像全部读取并转化为数组保存(也可转化为txt文件)

python下对图像进行批处理少不了读取文件夹下的全部图像,下面就以具体实例分享下对文件夹下的特定格式图像全部读取并转化为数组保存的代码,代码详解请见注释 ...

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Python
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Python图像处理常用代码,numpy教程

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Python图像处理Numpy
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Python中复合数据类型(list,turple以及切片,循环等操作)

现在,c这个tuple不能变了,它没有append(),insert()这样的方法。但你可以使用c[0],c[-1],但不能赋值成另外的元素。 因为tupl...

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Python针对图像的基础操作

5. 返回目录中所有JPG 图像的文件名列表,直方图均衡化,平均图像,主成分分析等

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