卷积网络基础(卷积层和全连接层) 2023年4月6日 下午1:18 • 卷积神经网络 pass 本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:卷积网络基础(卷积层和全连接层) - Python技术站 人工智能卷积神经网络 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 注意:卷积运算的简单理解 上一篇 2023年4月6日 下午1:18 tensorflow 1.0 学习:卷积层 下一篇 2023年4月6日 相关文章 Caffe Chapter 1 初探Caffe 首先下载windows下源码: Microsoft 官方:GitHub – Microsoft/caffe: Caffe on both Linux and Windows 官方源码使用Visual Studio 2013工程,使用vs2013及以上版本均可以打开,但是需要VS2013编译环境,所以得安装VS2013。 打开caffe-masterwindo… 2023年4月6日 000 机器学习二 逻辑回归作业 作业在这,http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/hw2.pdf 是区分spam的。 57维特征,2分类问题。采用逻辑回归方法。但是上述数据集在kaggle中没法下载,于是只能用替代的方法了,下了breast-cancer-wisconsin数据集。 链接在这http://arc… 机器学习 2023年4月13日 000 keras使用多进程 最近在工作中有一个需求:用训练好的模型将数据库中所有数据得出预测结果,并保存到另一张表上。数据库中的数据是一篇篇文章,我训练好的模型是对其中的四个段落分别分类,即我有四个模型,拿到文本后需要提取出这四个段落,并用对应模型分别预测这四个段落的类别,然后存入数据库中。我是用keras训练的模型,backend为tensorflow,因为数据量比较大,自然想到用多… Keras 2023年4月8日 000 学习笔记TF028:实现简单卷积网络 载入MNIST数据集。创建默认Interactive Session。 初始化函数,权重制造随机噪声打破完全对称。截断正态分布噪声,标准差设0.1。ReLU,偏置加小正值(0.1),避免死亡节点(dead neurons)。 卷积层函数,tf.nn.conv2d,TensorFlow 2 维卷积函数,参数x输入,W卷积参数,卷积核尺寸,channel个数,卷… 卷积神经网络 2023年4月8日 000 循环神经网络 《python深度学习》笔记—6.2-2、循环神经网络-IMDB电影评论分类实例 一、总结 一句话总结: model.add(Embedding(max_features, 32)) model.add(SimpleRNN(32)) model.add(Dense(1, activation=’sigmoid’)) from tensorflow.keras.layers import Dense,Embedding,SimpleRNN … 2023年4月5日 000 tensorflow 基于tensorflow的MNIST手写识别 这个例子,是学习tensorflow的人员通常会用到的,也是基本的学习曲线中的一环。我也是! 这个例子很简单,这里,就是简单的说下,不同的tensorflow版本,相关的接口函数,可能会有不一样哟。在TensorFlow的中文介绍文档中的内容,有些可能与你使用的tensorflow的版本不一致了,我这里用到的tensorflow的版本就有这个问题。 另外… 2023年4月8日 000 caffe——全连接层inner_product_layer 在caffe中,全连接层叫做”inner_product_layer”,区别于tensorflow中的fullyconnected_layer。 1、prototxt中的定义 layer { bottom: “fc7” top: “fc8” name: “fc8” type: “InnerProduct” param { # 权重学习参数 lr_mu… Caffe 2023年4月6日 000 tensorflow 基础学习七:模型的持久化 tf.train.Saver类的使用 保存模型: import tensorflow as tf v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name=’v1′) v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name=’v2′) result=v1+v2 init_op=tf.g… tensorflow 2023年4月6日 000