卷积神经网络系统结构
PS：在池化层和全链接层之间可以加入多个卷积、激活、池化层
1、CONV：卷积层，用卷积核对输入图像进行卷积处理
2、RELU：激活层，将负值归零
3、池化层：有损压缩，减小图片尺寸
输入带标签的训练数据之后，卷积神经网络会根据输出与训练标签的误差反向调整自身的参数（卷积核和全连接层的W矩阵），因此卷积神经网络能够记录每一个输入图片的特征，在训练完毕后，输入一副类似的图片，卷积神经网络就能够识别了
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文章目录 前言 Demo效果 链接 原理分析 系统模型 损失函数 实验 结束 前言 平时生活中，我们经常碰到一些自己喜欢的图片却苦于分辨率很低，而原图又找不太到。 现在，神经网络可以帮助我们从一张给定的低分辨率图片恢复出高分辨率的图片。 这个功能听上去既炫酷又实用，具体是怎么做的呢，详见下文！ Demo效果 上图就是训练了2000次后的模型的效果，只需要输入…
1、导入依赖包，初始化一些常量 import collections import numpy as np import tensorflow as tf TRAIN_DATA = “./data/ptb.train.txt” # 训练数据路径 TEST_DATA = “./data/ptb.test.txt” # 测试数据路径 EVAL_DATA = …
1. CPU tensor转GPU tensor： cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor： gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor： torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为numpy数据： cpu_imgs.numpy()5. note：GPU t…
变分自编码器（variational autoencoder, VAE）是一种生成模型，训练模型分为编码器和解码器两部分。 编码器将输入样本映射为某个低维分布，这个低维分布通常是不同维度之间相互独立的多元高斯分布，因此编码器的输出为这个高斯分布的均值与对数方差（因为方差总是大于0，为了将它映射到$(-infty,infty)$，所以加了对数）。在编码…
AttributeError: module ‘tensorflow.python.training.checkpointable’ has no attribute ‘CheckpointableBase’ 然后安装tensorflow Pip install tensorflow-gpu==1.12.0Pip install tensor…
阿里云GPU服务器配置深度学习环境-远程访问-centos,cuda,cudnn,tensorflow,keras,jupyter notebook 一、准备工作： 1、阿里云相关设置： 先给阿里云账户充值100元。 选择阿里云ECS云服务器 搜索：CentOS 7.3(预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架) 安全组添加8888权限…
一. RNN 1. RNN作用是什么？ RNN是一种可以具有前后记忆的一种特殊的神经网络，它不仅考虑当前时刻的输入,而且赋予了网络对前面的内容的一种’记忆’功能.当前节点的输出是基于上一个节点的状态加上当前节点的输入。这样的神经网络是具有上下文关系对应的，后面的信息是基于前面的信息而得出的，几乎所有和时间序列有关的数据我们都可以用…
卷积神经网络，本质也是一种BP神经网络，但是采用了一些手段和技巧对抗梯度消失，卷积神经网络特别适用用于图像处理。 详细参考下面的文章，已经写的很好。 http://www.cnblogs.com/nsnow/p/4562308.html 这里我们讲一个详细的例子： 输入层 32*32.C1层: 5*5的卷积，使用6个卷积核。也就是六套权重。总…
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