卷积神经网络
-
tensorflow学习之（十）使用卷积神经网络（CNN）分类手写数字0-9
#卷积神经网络cnn import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’,one_h…
-
NLP（十八） 一维卷积网络IMDB情感分析
原文链接：http://www.one2know.cn/nlp18/ 准备 Keras的IMDB数据集，包含一个词集和对应的情感标签 import pandas as pd from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layer…
-
mnist深入–用卷积神经网络改善mnist
文章链接： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50624471 # load MNIST data import input_data mnist = input_data.read_data_sets(“Mnist_data/”, one_hot=True) # start tensorflow…
-
CNN神经网络一维卷积和二维卷积
一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。 转载自：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域。 tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, pa…
-
一个发现图像里卷积的作用—-平移算子
在当今深度学习火热的今天，图像处理的卷积算子必不可少。 可是卷积算子的含义是什么呢？ 在图像检测里，通常要考虑平移，缩放，旋转。那么这些操作是怎么通过卷积实现的呢。 仅仅把网络当成函数拟合器是不够的。 今天发现特定的卷积算子就是平移操作！以下以原图像padding一个像素宽度，灰度为0。 对平移算子写出来： 1 0 0 0 0 0 0 0 0 …
-
tensorflow 基础学习九：mnist卷积神经网络
mnist_inference.py： # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf # 配置神经网络参数 INPUT_NODE=784 OUTPUT_NODE=10 IMAGE_SIZE=28 NUM_CHANNELS=1 NUM_LABELS=10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP=32 …
-
技术向：一文读懂卷积神经网络CNN
黄色和灰色是问题，粉色是重点。 Deep Learning强大的地方就是可以利用网络中间某一层的输出当做是数据的另一种表达，从而可以将其认为是经过网络学习到的特征。基于该特征，可以进行进一步的相似度比较等。 现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的…
-
卷积神经网络CNN总结
我们知道神经网络的结构是这样的： 那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。 卷积神经网络的层级结构 • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU l…
-
卷积神经网络CNN （Tensorflow 2.1）
很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了 参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist = tf.keras.datasets.mnist (sel…
-
cs231n–详解卷积神经网络
原版地址：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ 知乎翻译地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit 1 卷积层 （1）理解卷积层 按照卷积的观点看，卷积层由若干卷积核（滤波器）组成，核的参数待学习，将卷积…
