本人较懒也很忙,所以就不重复工作.连接我的开源中国博客查询:https://my.oschina.net/u/3770644/blog/3042523…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

原文:Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 卷积神经网络实用指南 零.前言 一.TensorFlow 的设置和介绍 二.深度学习和卷积神经网络 三.TensorFlow 中…

RSP小组--团队冲刺博客六 冲刺日期:2018年12月18日 前言 各成员今日(12.18)完成的任务 李闻洲,赵乾宸代码合并 马瑞蕃图形后续支持,编写博客,燃尽图 蒋子行会议记录 各个成员的任务安排 明日(12.19)任务安排 李闻洲,赵乾宸,马瑞蕃代码继续合并 马瑞蕃ppt制作,博客编写,燃尽图绘制 蒋子行会议记录 今日任务描述 在代码的合并过程中,又遇到了麻烦,但是我们还是解决不了 离程序展示愈来愈近,这就很让人麻烦,没有完整的app,让人很慌! 燃尽图…

Do-Now-团队 冲刺博客六 作者:仇夏 前言 终于从四级的考试中解脱了(不过我觉得可能凉凉,呵呵),我们的APP制作也迎来了最后的两天. 自己觉得自己其实没有干成什么事情,代码什么的大都是队友们写的,感到很愧疚也觉得自己的能力真的是不够,最后几天了,也希望自己能够为小组做更多的贡献. 各个成员今日完成的任务 小组成员 完成的任务 今天的贡献值 侯泽洋 分值增加及消耗,每周任务编写 4 周亚杰 与王志伟一起商讨个人中心的设置并实现 4 王志伟 与周亚杰一起商讨个人中心的设置并实现 4 仇夏 今…

Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中…

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

原博客系列文章链接:https://www.cnblogs.com/jackcao/ 金焰的世界 感谢博主无私的奉献,感谢博主幼儿班的教学 基于jackcao博客使用VsCode开发及感悟One搭建开发环境 进入正文,原博主的文章适用于有一定基础的人,因此对于新手来说不算友好.因此此系列文章围绕如何搭建开发环境,如何跟着博主一步一步去学习理解这个平台. 很多初学者看着这一大堆东西,无从下手,遂从入门到放弃.我就从最简单的如何在windows上最小化开发开始,希望大家同我一起从入门到深入. 我的环…

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…

1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, strides表示步长,分别表示为样本数,长,宽,通道数,padding表示补零操作 2. tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')  # 对数据进行池化操作 参数说明:x表示输入数据,ksize表示卷…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中对应位置的值相乘, 并用它们的和作…

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.…

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数…

1.知识点 """ 基础知识: 1.神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层.隐藏层.输出层.而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer,又叫下采样层) 2.卷积层:通过在原始图像上平移来提取特征,每一个特征就是一个特征映射 a)提取特征:定义一个过滤器(也称观察窗口,奇数大小,值为权重)大小,步长 b)移动越过图片: 1.VALID:不越过,直接停止观察(一般不用) 2.SAME:直接越过,则对图像零填充(paddin…

边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.rea…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist…

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.与普通神经网络非常相似,它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成.每个神经元都接收一些输入,并做一些点积计算,输出是每个分类的分数,普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单…

申请域名 万网购买的域名,地址:https://wanwang.aliyun.com/domain/com?spm=5176.8142029.388261.137.LoKzy7 控制台进行解析 控制台->域名与网站(万网)->域名->域名列表->解析 设置主机记录www,记录类型为A,记录值是IP147.其中147是Github Pages服务器指定的IP地址,访问Github Pages. 设置主机记录@,记录类型为CNAME,记录值是.github.io.表示将http://这…

博客搭建 1.工具安装 安装Node.js,其中包含Node.js和npm(包管理器) 利用npm安装cnpm(淘宝的npm,速度在国内更快) npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org 安装hexo框架:cnpm install -g hexo-cli 2.搭建hexo 创建博客文件夹blog(后续都以此文件夹为基础),执行hexo init初始化hexo. Hexo搭建完毕后执行hexo s启动,然后访问loc…

前言 不会 webpack,遇到报错就一头雾水,完全不知道怎么办,而且体积还大速度还慢. 所以尤雨溪做了 vite 后就很向往,只是知道自己水平有限还是等大佬先趟趟坑,等差不多了在跳. 现在vite2发布了,官网也有了,网上也能找到大佬写的相关资料,时机应该成熟可以往里跳了. 所以打算做个开源博客,一边做这个小项目,一边学习 vite2 和vue3,还有相关知识. 为啥选择博客呢?因为功能相对比较简单,不考虑皮肤等功能的话. 而且大家都比较熟悉,没写过博客总看过博文吧. 所以呢,业务需求方面一说…

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, […

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers") trainDataList = [] trianLabel = [] testDataList =…

使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型 使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合 第一步:定义生成随机验证码图片 number = ['] # alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z…

在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作.通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作. 卷积函数tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积,其格式如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None),参数的含义如下: input:需要进行卷积操作…

    import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt #from sklearn.model_selection import train_test_split rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 2000 display_step = 50 # Training Data train_X = num…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

#-*- coding:utf- -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, transform %matplotlib inline #设置文件目录 Training = r'F:\\da…

连接我的开源中国账号:https://my.oschina.net/u/3770644/blog/3036960查询…

1.安装 Git 和 nodejs https://hexo.io/zh-cn/docs/…