卷积神经网络
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tensorflow实现KNN识别MNIST
下面我将为您详细讲解如何使用TensorFlow实现KNN识别MNIST数字手写图片的完整攻略。这个过程主要包括以下两个示例： 使用TensorFlow实现KNN识别MNIST 使用TensorFlow实现基于KNN的手写数字图片识别 示例一：使用TensorFlow实现KNN识别MNIST 准备工作 在开始实现之前，需要安装TensorFlow及MNIST…
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pytorch DistributedDataParallel 多卡训练结果变差的解决方案
为了解决pytorch DistributedDataParallel多卡训练结果变差的问题，我们可以采用以下解决方案： 数据加载器设置shuffle参数 在使用多卡训练时，我们需要使用torch.utils.data.DistributedSampler并设置shuffle参数为True。这可以确保数据在多机多卡之间均匀地分配，从而避免了训练结果变差的原因…
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Python实战小项目之Mnist手写数字识别
下面我会详细讲解“Python实战小项目之Mnist手写数字识别”的完整攻略。该攻略包含以下两条示例说明： 如何使用Python实现Mnist手写数字数据集的加载和预处理； 如何使用TensorFlow神经网络算法对Mnist手写数字数据进行训练和识别。 具体步骤如下： 1. 加载和预处理数据集 首先，我们需要将Mnist手写数字数据集下载下来。可以从官方网…
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批标准化层 tf.keras.layers.Batchnormalization()解析
批标准化层（Batch Normalization）是深度学习中一种常用的技术，通过对神经网络的每一层进行归一化来提高神经网络的训练速度和性能。 在TensorFlow中，我们可以使用tf.keras.layers.BatchNormalization()来添加批标准化层。 批标准化层的参数解析 tf.keras.layers.BatchNormalizat…
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直白介绍卷积神经网络（CNN）【转】
英文地址：https://ujjwalkarn.me/2016/08/11/intuitive-explanation-convnets/ 中文译文：http://mp.weixin.qq.com/s/X81gDdlXnte-H0lLEvsJGg 编译： Python开发者 – MentosZ 英文：ujjwalkarn.me http://blog.j…
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卷积神经网络卷积层后一定要跟激活函数吗？
The reason why neural network is more powerful than linear function is because neural network use the nonlinear function to map the dataset which is difficult to separate to separ…
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[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络1.9-1.11池化层/卷积神经网络示例/优点
吴恩达老师课程原地址 1.9池化层 优点 池化层可以缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性。 池化层操作 池化操作与卷积操作类似，但是池化操作是保留池化窗口在扫过原始图像中时的最大值。注意:每个信道都在其单独的信道中执行池化操作。 其维度公式也满足公式: \[\lfloor\frac{(n+2p-f)}{s}+1\rfloor*\lfloo…
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图像处理－线性滤波－1 基础（相关算子、卷积算子、边缘效应）
这里讨论利用输入图像中像素的小邻域来产生输出图像的方法，在信号处理中这种方法称为滤波（filtering）。其中，最常用的是线性滤波：输出像素是输入邻域像素的加权和。 1.相关算子（Correlation Operator) 定义：, 即 ，其中ｈ称为相关核(Kernel). 步骤： 1）滑动核，使其…
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《神经网络的梯度推导与代码验证》之CNN（卷积神经网络）的前向传播和反向梯度推导
在FNN（DNN）的前向传播，反向梯度推导以及代码验证中，我们不仅总结了FNN（DNN）这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式，还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性。在本篇章，我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导。更多相关内容请见《神经网络的梯度推导与代码验证》系列介绍。 注意： 本系列的关注点主要在反…
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深度学习笔记之卷积神经网络基本概念
1.最简单的神经网络示意图 其分为输入层、输出层、隐藏层对于这样一个最简单的神经网络，只有一个隐藏层在图中，连线代表此神经元是由上一层的结点，通过一定的运算得到的。也就是说我们定义好输入层的值和其结点的运算方式，我们就可以得到下一层的结点所对应的值 2.感知器 感知器是第一个具有完整算法描述的神经网络算法（感知器学习算法：PLA）任何线性分类或线性回归问题都…
