在前面一篇博客里,我们介绍了利用TensorFlow 和训练好的 Googlenet 来生成简单的单一通道的pattern,接下来,我们要进一步生成更为有趣的一些pattern,之前的简单的pattern都是基于单一通道,单一尺度的,现在我们来试试多尺度下生成的pattern # 这部分代码和之前单一通道的一样 # boilerplate code from __future__ import print_function import os from io import BytesIO imp…

在TensorFlow 的官网上,有一个很有趣的教程,就是用 TensorFlow 以及训练好的深度卷积神经(GoogleNet)网络去生成一些有趣的pattern,通过这些pattern,可以更加深入的去了解神经网络到底学到了什么, 这个教程有四个主要部分: 1:简单的单通道纹理pattern的生成: 2:利用tiled computation 生成高分辨率图像: 3:利用 Laplacian Pyramid Gradient Normalization 生成各种有趣的视觉效果: 4:生成类似…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

Andrew Ng机器学习课程笔记(二)之逻辑回归 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7364636.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归,主要介绍了梯度下降法,逻辑回归的损失函数,多类别分类等等 简要介绍:逻辑回归算法是分类算法,我们将它作为分类算法使用.有时候…

我们看到,利用TensorFlow 和训练好的Googlenet 可以生成多尺度的pattern,那些pattern看起来比起单一通道的pattern你要更好,但是有一个问题就是多尺度的pattern里高频分量太多,显得图像的噪点很多,为了解决这个问题,可以进一步的引入一个先验平滑函数,这样每次迭代的时候可以对图像进行模糊,去除高频分量,这样一般来说需要更多的迭代次数,另一种方式就是每次迭代中增强低频分量的梯度,这种技术被称为: 拉普拉斯金字塔分解,这里我们就要用到这种技术,我们称为:Lapla…

微软发布了其最新版本的机器学习框架:ML.NET 0.11带来了新功能和突破性变化. 新版本的机器学习开源框架为TensorFlow和ONNX添加了新功能,但也包括一些重大变化, 这也是发布RC版本之前的最后一个预览版,这个月底将发布0.12版本,也就是RC1. ML.NET的创新0.11 0.11 版本的ML.NET现在还支持 TensorFlowTransformer组件中的文本输入数据.TensorFlow模型不仅可用于图像,还可用于文本分析.这在.NET博客的代码示例中进行了说明,该博客…

1.什么是流形 流形学习的观点:认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的.由于数据内部特征的限制,一些高维中的数据会产生维度上的冗余,实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示.所以直观上来讲,一个流形好比是一个$d$维的空间,在一个$m$维的空间中$(m > d)$被扭曲之后的结果.需要注意的是流形并不是一个形状,而是一个空间.举个例子来说,比如说一块布,可以把它看成一个二维的平面,这是一个二维的空间,现在我们把它扭一扭(三维空间),它就变成了一个流形,当然不扭的时候,…

一.前言 1.ocr概述 OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件,并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式,供文字处理软件进一步编辑加工的技术(摘自百度百科:光学字符识别). KNN在OCR的识别过程中能发挥作用的地方在于将图像中的文字转…