一.原理讲解 1. 卷积神经网络的应用 分类(分类预测) 检索(检索出该物体的类别) 检测(检测出图像中的物体,并标注) 分割(将图像分割出来) 人脸识别 图像生成(生成不同状态的图像) 自动驾驶 等等... 2. 传统神经网络与卷积神经网络比较 传统神经网络采用的是全连接神经网络,权重矩阵的参数太多,导致速度减慢,也会产生过拟合. 卷积神经网络通过卷积核,大大降低了参数个数.实现局部关联,参数共享的效果. 3. 卷积神经网络基本结构 卷积层 激活层(ReLu) 池化层 全连接层 3.1 卷积层

1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices,所以,需要对输入的label数据进行转化,利用keras提高的to_categorical函数 label = np_u

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

本例子用到了minst数据库,通过训练CNN网络,实现手写数字的预测. 首先先把数据集读取到程序中(MNIST数据集大约12MB,如果没在文件夹中找到就会自动下载): mnist = input_data.read_data_sets('data/MNIST_data', one_hot=True) Extracting data/MNIST/train-images-idx3-ubyte.gzExtracting data/MNIST/train-labels-idx1-ubyte.gzExt

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA

[.net 面向对象程序设计进阶] (22) 团队开发利器(一)简单易用的代码管理工具VSS 本篇要点:在进阶篇快要结束的时候说说源代码管理器,我们的开发,不是一个人可以完成的事,团队协作很重要,而且要对产品生命周期和开发过程进行规范管理才行.那么源代码管理器是必不可少的.本篇主要介绍一款非常简单易用,且有一定普及率的源代码管理工具VSS. 1.VSS简介 名称:Visual Source Safe( 简称 VSS ) 厂商:微软(起初为一家小公司因获奖被微软收购) 功能:具有基本的share 

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 在前两篇文章MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(一).MINIST深度学习识别:python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较(二)中,采用全连接神经网络(784-300-10),分别用非深度学习框架和基于pytorch实现,训练结果相当. 这里采用卷积神经网络(CNN)中著名的LeNet-5网

Hadoop基础-MapReduce入门篇之编写简单的Wordcount测试代码 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本文主要是记录一写我在学习MapReduce时的一些琐碎的学习笔记, 方便自己以后查看.在调用API的时候,可能会需要maven依赖,添加依赖的包如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.ap

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的

尽管各种 JavaScirpt 框架和库层出不穷,jQuery 仍然是 Web 前端开发中最常用的工具库.今天,向大家分享我觉得在网站开发中10个简单实用的 jQuery 代码片段. 您可能感兴趣的相关文章 精心挑选12款优秀 jQuery Ajax 分页插件 分享60款绚丽的 jQuery 幻灯片插件下载 分享8款效果精美的 jQuery 加载进度条插件 期待已久的2012年度最佳 jQuery 插件揭晓 精心挑选的优秀 JavaScript 日历和时间插件 平滑滚动到锚点 这个功能很常见,在

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简单实用的HTML代码 一.HTML各种命令的代码: 1.文本标签(命令) <pre></pre> 创建预格式化文本 <h1></h1> 创建最大的标题 <h6></h6> 创建最小的标题 <b></b> 创建黑体字 <i></i> 创建斜体字 <tt></tt> 创建打字机风格的字体 <cite></cite> 创建一个引用,通常是斜体

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

PHP分页代码在各种程序开发中都是必须要用到的,在网站开发中更是必选的一项. 要想写出分页代码,首先你要理解SQL查询语句:select * from goods limit 2,7.PHP分页代码核心就是围绕这条语句展开的,SQL语句说明:查询goods数据表从第2条数据开始取出7条数据.在分页代码中,7表示每页显示多少条内容,2通过公式计算表示翻页数,通过传入不同参数替换"2"的值,即可筛选出不同的数据. index.php: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

在动态web项目中,没有使用框架时,只是简单的jsp访问servlet实现增删改查, 无论是哪个方法都需要经过Servlet中的doGet()方法或doPost()方法,我们可以在链接中附带参数进行区分, 但是这样doGet()方法或doPost()方法中的代码就会非常长,不方便查看和管理. 有两种解决办法: 1.定义多个Servlet,显然这样也比较繁琐. 2.利用简单的反射对代码进行优化 我们还是用在链接中附带参数的方法,向后台传递一个请求参数oper(页面中使用了EL表达式,JSTL标签,

构建调试Linux内核网络代码的环境MenuOS系统 一.前言 这是网络程序设计的第三次实验,主要是学习自己编译linux内核,构建一个具有简易功能的操作系统,同时在系统上面进行调试linux内核网络代码.这次实验跟着老师给的指导资料以及和同学们的讨论,最终总算顺利做完. 二.实验步骤 1.下载Linux内核源代码并进行解压 https://cdn.kernel.org/pub/linux/kernel/v5.x/linux-5.0.1.tar.xz #资源#解压 xz -d linux-5.0

centos7.2安装apache比较简单,直接上代码 1.安装 yum install httpd    2.启动apache systemctl start httpd.service    3.查看apache进程 ps -ef | grep httpd 发现进程已开启后在浏览器中访问你的主页 出现该内容则证明安装成功 其它相关命令: systemctl stop httpd.service //停止systemctl restart httpd.service //重启systemctl

keras-基于CNN网络的Mnist数据集分类 1.数据的载入和预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD,Adam from keras.regularizers imp

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者介绍:高成才,腾讯Android开发工程师,2016.4月校招加入腾讯,主要负责企鹅电竞推流SDK.企鹅电竞APP的功能开发和技术优化工作.本文发表于QQ会员技术团队的专栏 本文主要是对CS231n课程学习笔记的提炼,添加了一些Deep Learning Book和Tensorflow 实战,以及Caffe框架的知识. 一.卷积神经网络 1.1 卷积神经网络与常规神经网络 1.1.1 相同点 卷积网络是一种专门用来处理具有类似网格结构