本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

近期在玩树莓派,前面写过一篇在树莓派上使用1602液晶显示屏,那么可以显示后最重要的就是显示什么的问题了. 最easy想到的就是显示时间啊,CPU利用率啊.IP地址之类的.那么我认为呢,假设可以显示当前时间.温度也是甚好的.作为一个桌面小时钟还是非常精致的. 1. 眼下有哪些工具 眼下比較好用的应该是 weather-util, 之前我获取天气信息一般都是通过它. 使用起来也非常easy: (1) Debian/Ubuntu 用户使用 sudo apt-get install weather-u…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

Python学习笔记(八): 复习回顾 递归函数 内置函数 1. 复习回顾 1. 深浅拷贝 2. 集合 应用: 去重 关系操作:交集,并集,差集,对称差集 操作: 定义 s1 = set('alvin') 添加 s.add() s.update() 删除 s.remove() 关系操作: in , not in == , != 超级,子集 交集 并集 差集 对称差集 3. 函数 特性:代码重用.保持一致性.可扩展性 函数的定义 函数的参数:必备参数.关键字参数.默认参数.不定长参数 函数的返回值…

Python学习笔记(四) 作业讲解 编码和解码 1. 作业讲解 重复代码瘦身 # 定义地图 nav = {'省略'} # 现在所处的层 current_layer = nav # 记录你去过的地方 parent_list = [] # 是否结束循环 not_quit = True while not_quit: for i in current_layer: print(i) print("输入对应项进入 | 输入 b 返回上一层 | 输入 q 退出") choice = input…

Python 学习笔记 太久不写python,已经忘记以前学习的时候遇到了那些坑坑洼洼的地方了,开个帖子来记录一下,以供日后查阅. 摘要:一些报错:为啥Python没有自增 ++ 和自减 --: 0x01 字符串的单双引号问题: Python不是JS,也不是Shell,单双引号在执行上没有任何差别.只不过字符串包含单(双)引号的手,包裹字符串的引号需要是双(单)引号. 0x02 含参数的脚本调用: python filename.py arg1 arg2 ag3  ==> sys.argv   …

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

介绍一维卷积神经网络 卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据.这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效.对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快 二维卷积是从图像张量中提取二维图块并对每个图块应用相同的变换,按照同样的方法,也可以使用一维卷积,从序列中提取…