原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex…
上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构.这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet. 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集,关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article/details/78793067 下面粗略的介绍一下CIFAR-10数据集. 一 CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集由10类32x32的彩色图片组成,一共包含60000张图片,每一类包含6000图片.其…
一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样,通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法.实际上在计算机视觉任务中表现良好的神经网络框架往往也适用于其它任务,也许你的任务也不例外.也就是说,如果有人已经训练或者计算出擅长识别猫.狗.人的神经网络或者神经网络框架,而你的计算…
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的…
一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu…
难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java多线程第二十五章:生产者与消费者线程详解 下一章 "全栈2019"Java多线程第二十六章:同步方法生产者与消费者线程 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"…
难度 初级 学习时间 10分钟 适合人群 零基础 开发语言 Java 开发环境 JDK v11 IntelliJ IDEA v2018.3 文章原文链接 "全栈2019"Java第六十五章:接口与默认方法详解 下一章 "全栈2019"Java第六十六章:抽象类与接口详细对比 学习小组 加入同步学习小组,共同交流与进步. 方式一:关注头条号Gorhaf,私信"Java学习小组". 方式二:关注公众号Gorhaf,回复"Java学习小组&q…
封面:洛小汐 作者:潘潘 若不是生活所迫,谁愿意背负一身才华. 前言 上节我们介绍了 < Mybatis系列全解(四):全网最全!Mybatis配置文件 XML 全貌详解 >,内容很详细( 也很枯燥),由于篇幅实在过于冗长,我预计大家想看完得花上两段上班地铁公交车的时间 ... 不过应该有让大家了解到 Mybatis 的核心配置文件 config.xml 全貌,其中的 元素即是我们本节准备登场介绍的 SQL 映射器,上节有介绍了三种引入 SQL 映射器的方式,本节我们就主要聊聊它的几个顶级元素…
第十一章 搭建云端服务器 该章主要介绍了移动后端服务的概念以及Bmob的使用,比较简单,所以略过不总结. 第十三章 Android实例提高 该章主要介绍了拼图游戏和2048的小项目实例,主要是代码,所以略过不总结. 第十二章 Android 5.X新特性详解 1.Material Design(1)MD主题:“拟物扁平化” @android:style/Theme.Material@android:style/Theme.Material.Light@android:style/Theme.Ma…
基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 基于双向BiLstm神经网络的中文分词详解及源码 1 标注序列 2 训练网络 3 Viterbi算法求解最优路径 4 keras代码讲解 最后 源代码地址 在自然语言处理中(NLP,Natural Language ProcessingNLP,Natural Language Processing),分词是一个较为简单也基础的基本技术.常用的分词方法包括这两种:基于字典的机械分词 和 基于统计序列标注的分词.对于基于字典的机械分词本文不再赘述,可…