TFlearn——(2)SVHN】的更多相关文章

1,数据集简介 SVHN(Street View House Number)Dateset 来源于谷歌街景门牌号码,原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片,如下图所示(不含有蓝色的边框),下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat  的文件,其中包含了边框的位置信息,这个数据集每张图片上有好几个数字,适用于 OCR 相关方向. 这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小,如图所示,并且数据是 .mat…
1, 数据集简介    notMNIST, 看名字就知道,跟MNIST脱不了干系,其实就是升级版的MNIST,含有 A-J 10个类别的艺术印刷体字符,字符的形状各异,噪声更多,难度比 MNIST 要大,图片大小为28x28,灰度,与MNIST类似. 2,数据处理    下载的数据集解压之后是 A-J 10个文件夹,里面存放每个类别的 png 图片,并非一般的按二进制存储的数据集,所以先要将数据整理成便于读取的文件格式,按照Udacity deep learning 的教程,数据处理包括了 下载…
[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…
转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp…
部分跟新于:4.24日    torchvision 0.2.2.post3 torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库. torchvision的详细介绍在:https://pypi.org/project/torchvision/ torchvision主要包括一下几个包: vision.datasets : 几个常用视觉数据集,可以下载和加载,这里主要的高级用法就是可以看源码如何自己写自己的Dataset的子类 vision.models : 流行的模型,例…
Embedding tflearn.layers.embedding_ops.embedding (incoming, input_dim, output_dim, validate_indices=False, weights_init='truncated_normal', trainable=True, restore=True, reuse=False, scope=None, name='Embedding') Embedding layer for a sequence of int…
http://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/78155676 开源项目链接:https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval/ 它实现一个检索式的机器人.采用检索式架构,有预定好的语料答复库.检索式模型的输入是上下文潜在的答复.模型输出对这些答复的打分,选择最高分的答案作为回复. 下面进入正题. 1.环境配置 首先此项目需要的基本条件是使用Python3(我用的是Python3.4),tensorflow…
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一.循环神经网络简介 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环…
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一. 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境. 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境: sou…