原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.…

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例…

转自http://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

本文是深度学习入门: 基于Python的实现.神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记.本文将以多分类任务为例,介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks,FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重点).本文较长. 一.概述 1.1 多层前馈神经网络         多层的前馈神经网络又名多层感知机(Multi-Layer Perceptrons, MLP).MLP只是经验叫法,但实际上FFN不等价于ML…

cifar10数据集 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片 :飞机( airplane ).汽车( automobile ).鸟类( bird ).猫( cat ).鹿( deer ). 狗( dog ).蛙类( frog ).马( horse ).船( ship )和卡车( truck ).图片的尺寸为 32 × 32 ,数据集中一共有…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…

摘自:https://github.com/azuredsky/mtcnn-2 mtcnn - Multi-task CNN library language dependencies comments https://github.com/davidsandberg/facenet python tensorflow the most popular https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection python mxnet, ope…