[Caffe]Jupyter notebook如何root 2023年4月6日 下午4:47 • Caffe sudo jupyter notebook --allow-root 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:[Caffe]Jupyter notebook如何root - Python技术站 Caffe人工智能 赞 (0) 0 0 打赏 微信扫一扫 支付宝扫一扫 生成海报 caffe层解读-softmax_loss 上一篇 2023年4月6日 下午4:47 win7 配置微软的深度学习caffe win7 配置微软的深度学习caffe 下一篇 2023年4月6日 相关文章 读取keras中的fashion_mnist数据集并查看 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_X, train_y), (test_X,test_y) = fashion_mnis… Keras 2023年4月8日 000 卷积神经网络 TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络 本文已同步本人另外一个博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、AlexNet模型及其基本原理阐述 1、关… 2023年4月6日 000 GAN生成对抗网络 2 李宏毅生成对抗网络学习———GAN原理 1 引言 生成对抗网络由Goodfellow在2014年提出。GAN由生成器和判别器组成。生成器的功能是输入一个样本将其输出成一个逼真的样子,判别器来判断输入的样本是真的还是伪造的。 判别网络的目的:就是能判别出来属于的一张图它是来自真实样本集还是假样本集。例如输入的是真样本,网络输出就接近1,输出的是假样本,网络输出接近0。 生成网络的目的:生成网络是造样… 2023年4月6日 000 卷积神经网络 InceptionNet提出了1×1卷积核 1.Inceptionnet的借鉴点 Inception结构快在同一层网络中使用多个尺寸的卷积核,可以提取不同尺寸的特征,提升感知力(通过 padding 实现输出特征面积一致);使用 1 * 1 卷积核,作用到输入特征图的每个像素点,通过设定少于输入特征图深度的1*1卷积核的个数,减少了输出特征图的深度,起到了降维的作用,减少了参数量和计算量,即改变输出特… 2023年4月8日 000 循环神经网络 Recurrent Neural Network系列1–RNN(循环神经网络)概述 作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS 。 Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络… 2023年4月6日 000 Ubuntu新建用户以及安装pytorch 环境:Ubuntu18,Python3.6 首先登录服务器 ssh username@xx.xx.xx.xxx #登录一个已有的username 新建用户 sudo adduser username sudo usermod -aG sudo username 然后退出 exit 重新登录 ssh username@xx.xx.xx.xxx #这里是新创建的… PyTorch 2023年4月8日 000 [笔记] ELMO, BERT, GPT 简单讲解 – 李宏毅 国内视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV17441137fa/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=bda72e785d42f592b8a2dc6c2aad2409 1 NLP 基础 1.1 词的表示过程演进: one-hot 编码 词袋模型 … 人工智能概论 2023年4月30日 000 机器学习实战读书笔记(五)Logistic回归 Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型。另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快。 6.使用算法:首 先,我们需要输入一些数… 机器学习 2023年4月12日 000