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    2015-07-24 15:20:00
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  • 在小型数据集上训练卷积神经网络,本文用到的数据集来自于sklearn中的猫狗分类,但是只用了其中的4000数据,其中2000张用于训练,1000张用于验证,1000张用于测试。训练和验证精度如下所示:训练和验证的损失如下所示:由上面两张图可以看到出现了过拟合的问题,训练精度随着时间线性增加,直到接近100%,而验证精度则停留在70%左右,这是因为样本数较少导致的。解决过拟合的问题是数据增...
    2019-05-21 09:22:55
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  • 一.深度学习简介机器学习和深度学习的核心问题在于有意义地变换数据,换句话说,在于学习输入数据的有用表示(representation)——这种表示可以让数据更接近预期输出。深度学习是机器学习的一个分支领域:它是从数据中学习表示的一种新方法,强调从连续的层(layer)中进行学习,这些层对应于越来越有意义的表示。可以将深度网络看作多级信息蒸馏操作:信息穿过连续的过滤器,其纯度越来越高(即对任务的...
    2018-10-24 19:25:26
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  • 内容简介本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦·肖莱(FrancoisChollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将...
    2018-11-06 11:55:12
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    2019-02-26 19:11:00
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  • #squeeze降维维度为1的降掉tf.squeeze(arr,[])降维,将维度为1的降掉arr=tf.Variable(tf.truncated_normal([3,4,1,6,1],stddev=0.1))arr2=tf.squeeze(arr,[2,4])arr3=tf.squeeze(arr)#降掉所以是1的维#splittf.split
    2017-04-09 13:22:39
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  • Python深度学习推荐本书是使用Python进行深度学习实践的一本初学指南,将带领读者学习使用Python构建深度神经网络模型。  本书不要求读者具有深度神经网络的相关经验,也没有罗列大量的公式,而是通过一些实际案例,以简单直白的方式介绍深度神经网络的两项任务——分类和回归,解析深度学习模型中的一些核心问题,以期让读者对深度学习的全貌有一个清晰的认识。  通过简单易学的步骤,读者将学会如...
    2019-06-01 10:02:39
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    2017-05-02 11:43:00
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  • 以下是深度学习的笔记及一些资料链接:https://pan.baidu.com/s/1cl2M_XTK9AE8Mm_2Nlyo8A密码:lmow如需还想要更好的资料,请联系:QQ:3551384226O(∩_∩)O谢谢...
    2019-06-20 11:31:09
    阅读量:18
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  • 这里写自定义目录标题1深度学习入门什么是深度学习深度学习流程深度学习可以解决的什么问题参考文献1深度学习入门什么是深度学习深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模型识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。简单来说,深度神经网络是一种用多层抽象来表示概念或者特征的方式。深度学习使用多层机器学习模型对数据进行有监督学习或者无监督学习。深度学习流程在学习深度学习核心思...
    2019-05-14 22:35:55
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