1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

人工神经网络,借鉴生物神经网络工作原理数学模型. 由n个输入特征得出与输入特征几乎相同的n个结果,训练隐藏层得到意想不到信息.信息检索领域,模型训练合理排序模型,输入特征,文档质量.文档点击历史.文档前链数目.文档锚文本信息,为找特征隐藏信息,隐藏层神经元数目设置少于输入特征数目,经大量样本训练能还原原始特征模型,相当用少于输入特征数目信息还原全部特征,压缩,可发现某些特征之间存在隐含相关性,或者有某种特殊关系.让隐藏层神经元数目多余输入特征数目,训练模型可展示特征之间某种细节关联.输出输入一致

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别. 模型选择 在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型. 卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的主要原因有: 1.对原始图像自动提取特

经过前面的文字定位和文本切割,我们已经能够找出图像中单个文字的区域,接下来可以建立相应的模型对单字进行识别. 模型选择         在模型方面,我们选择了深度学习中的卷积神经网络模型,通过多层卷积神经网络,构建了单字的识别模型.            卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前图像识别领域的主流模型. 它通过局部感知野和权值共享方法,降低了网络模型的复杂度,减少了权值的数量,在网络结构上更类似于生物神经网络,这也预示着它必然具有更优秀的效果. 事实上,我们选择卷积神经网络的

Code_link:https://pan.baidu.com/s/1dshQt57196fhh67F8nqWow 本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农.序媛们准备的.如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解.在阅读之前,请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow(windows安装请点这里,其他版本请官网找),适当编写文章中提到的例子能提升理解. 首先我们需要了解什么是“MNIST”? 每当我们学习一门新的语言时,所有的入门教

3层-CNN卷积神经网络预测MNIST数字 本文创建一个简单的三层卷积网络来预测 MNIST 数字.这个深层网络由两个带有 ReLU 和 maxpool 的卷积层以及两个全连接层组成. MNIST 由 60000 个手写体数字的图片组成.本文的目标是高精度地识别这些数字. 具体实现过程 导入 tensorflow.matplotlib.random 和 numpy.然后,导入 mnist 数据集并进行独热编码.请注意,TensorFlow 有一些内置的库来处理 MNIST,也会用到它们: 仔细观

卷积神经网络(CNN,ConvNet) 卷积神经网络(CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的.在短时间内,变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本.视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围. CNN 由许多神经网络层组成.卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的.网络中每个滤波器的深度从左到右增加.最后通常由一个或多个全连接的层组成: 图 1 卷积神经网络的一个例子 Convnets 背后有三个关键动机:局部感受野.共享权重和池化. 局部感受野 如果想保留

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(

目录 Abstract 1. Introduction 2.Related Work 3.Binary And Ternary Connect 3.1 BINARY CONNECT REVISITED 3.2 Ternary Connect 4.Quantized Back Propagation 5.Experiments 5.1 General Performance 5.2 Convergence 5.3 The effect of bit clipping 6.Conclusion An

import numpy as np X = np.array([[1, 2], [4, 5], [7, 8]]) print np.mean(X, axis=0, keepdims=True) print np.mean(X, axis=1, keepdims=True) 结果是分别是 [[ 1.5] [[ 4. 5.]] [ 4.5] [ 7.5]] axis=0,那么输出矩阵是1行,求每一列的平均(按照每一行去求平均):axis=1,输出矩阵是1列,求每一行的平均(按照每一列去求平均).还

对于机器学习有兴趣,不少人应该会先从 Andrew Ng ( 吴恩达 ) 的机器学习课程开始,但是吴恩达的课程是使用 octave 这个工具当作练习.这个 github 项目包含使用 Python 实现流行机器学习算法的范例,并解释了其背后的 数学原理. 每个算法都有交互式的 Jupyter Notebook 示范,可以让你玩训练数据.算法配置,并立即在浏览器中 检视结果.图表和预测. 在大多数情况下,这些解释都是基于 Andrew Ng 的这门伟大的机器学习课程. 这个储存库的目的不是通过使用

Introduction The problem of searching for patterns in data is a fundamental one and has a long and successful history. For instance, the extensive astronomical observations of Tycho Brahe in the 16th century allowed Johannes Kepler to discover the em

Google Cloud 原文链接:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning 机器之心翻译链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习

Geoffrey Hinton是深度学习的开创者之一,反向传播等神经网络经典算法发明人,他在17年年底和他的团队发表了两篇论文,介绍了一种全新的神经网络,这种网络基于一种称为胶囊(Capsule)的结构,并且还发表了用来训练胶囊网络的囊间动态路由算法.这篇文章的意义目前还不明显,因为Hinton老师确实给大家挖了一个大坑来填,论文中还有一些想法目前很粗糙,有水论文的机会. Capsule Capsule 中的神经元的激活情况表示了图像中存在的特定实体的各种性质.这些性质可以包含很多种不同的参数,

图像分类:CVPR2020论文解读 Towards Robust Image Classification Using Sequential Attention Models 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.02184.pdf 摘要 在这篇文章中,我们提出用一个受人类感知启发的注意力模型来扩充一个现代的神经网络结构.具体地说,我们对一个神经模型进行了逆向训练和分析,该模型包含了一个受人启发的视觉注意成分,由一个自上而下的循环顺序过程引导.我们的实验评估揭示了关于这个

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的