对线性层的复用
Dense网络：稠密网络
RNN专门用来处理带有序列模式的数据，也使用权重共享减少需要训练的权重的数量
RNN Cell本质是一个线性层，把一个维度映射到另一个维度
循环神经网络的**函数用的是tanh,因为tanh的取值在-1到+1之间
把RNN Cell以循环的方式把序列（x1,x2,…）一个一个送进去，然后依次算出隐藏层(h1,h2…)的过程,每一次算出来的h会作为下一个RNN Cell的输入，这就叫循环神经网络
把字符转成向量
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下面是关于在HTML5 canvas里用卷积核进行图像处理的方法的完整攻略。 解决方案 在HTML5 canvas中，可以使用卷积核进行图像处理。卷积核是一个矩阵，用于对图像进行滤波操作。可以使用JavaScript编写卷积核，并将其应用于canvas中的图像。 以下是在HTML5 canvas里用卷积核进行图像处理的详细步骤： 步骤一：获取canvas元素…
原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/31575074 在梳理CNN经典模型的过程中，我理解到其实经典模型演进中的很多创新点都与改善模型计算复杂度紧密相关，因此今天就让我们对卷积神经网络的复杂度分析简单总结一下下。 本文主要关注的是针对模型本身的复杂度分析（其实并不是很复杂啦～）。如果想要进一步评估模型在计算平台上的理论计算性…
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？ 在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错…
Ubuntu16.04 安装 caffe python 接口 前言 这篇笔记记录自己在 Ubuntu16.04 上面安装 CPU 模式 caffe python 接口流程，备份下来，以便学习。主要参考如下两篇博客，谢谢原作者的分享
win10 + python3.6 + VSCode + tensorflow-gpu + keras + cuda8 + cuDN6N环境配置 写在前面的话： 再弄这个之前，我对python也好，tensorflow也好几乎是0认知的，所以配置这个环境的时候，走了不少弯路，整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境，简直了。。。然而最气的是，好不容…
首先，直接给出AdaBoost算法的核心思想是：在原数据集上经过取样，来生成不同的弱分类器，最终再把这些弱分类器聚合起来。 关键问题有如下几个： （1）取样怎样用数学方式表达出来； （2）每次取样依据什么准则； （3）最后怎么聚合这些弱分类器。 首先我们看第一个问题，如何表示取样？答案使用原数据集上的加权error。 假设我们对数据集D做的取样如下： 那…
接触机器学习也有相当长的时间了，对各种学习算法都有了一定的了解，一直都不愿意写博客(借口是没时间啊)，最近准备学习深度学习框架tensorflow，决定还是应该把自己的学习一步一步的记下来，方便后期的规划。当然，学习一个新东西，第一步就是搭建一个平台，这个网上很多相关博客，不过，还是会遇到很多坑的，坑咋们不怕，趟过就好了。下面就以一个逻辑回归拟合二维数据…
1、前期经验 关于验证码识别，试过使用传统的machine learning方式识别，在相同样本下效果还算可以，但当迁移到别的数据集时，效果不理想。 对于使用深度学习识别验证码，尝试过使用LeNet-5、AlexNet两种卷积网络，可能是网络结构简单的原因，结果不收敛。故尝试用了RNN中的LSTM单元网络来识别，效果较理想。 …
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