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  • C#深度学习源码

    热门讨论 2015-05-13 20:30:34
    这是一个C#编写的深度学习源码例子。一般网上流传的深度学习Windows源码都是Linux转过来的,下载后配置非常困难,本人多天配置环境都未成功,最后不得不放弃。原因是需要配置第三方库,这是一个困难。本源码是基于VS...
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  • 以前学习的都是基于.Net Framework,正好最近想学习学习.Net Core,在学习过程中留存一些学习笔记。 Console类 写入操作 Write()方法 Console.Write(“Hello World!”); 运行即可输出,但是结果一闪而过,使用 ...

    以前学习的都是基于.Net Framework,正好最近想学习学习.Net Core,在学习过程中留存一些学习笔记。

    Console类

    1. 写入操作
      Write()方法
      Console.Write(“Hello World!”);
      运行即可输出,但是结果一闪而过,使用
      Console.ReadKey();
      进行阻止退出:代表意思,在键盘上按任意键可以自动退出。

    WriteLine()方法
    作用:自动换行

    1. 读取操作
      ReadKey()方法
      作用:当程序运行到此代码处,停止后面代码的运行,等待按下键盘上的任意一个键,一次只读入一个字符,按下任意一个键后,会继续执行。
      可以使用ConsoleKeyInfo类型来接受输入的字符:
      ConsoleKeyInfo keyInfo = Console.ReadKey();
      此代码的含义是将读取的一一个字符对象使用ConsoleKeyInfo类型来表示,使用keyInfo变量保存读到的字符对象。如果想得到读取的字符,则还需要使用keyInfo对象的KeyChar属性获取。
      在这里插入图片描述
      ReadLine()方法
      作用:可以一次从控制台读取一行字符,读取的是多个字符组成的字符串。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    Read()方法
    作用:只能读取一个字符,但需要打回车键结束输入,并且只读取字符的ASCLL码,返回的类是int

    1. 设置控制台标题
      Console.Title="";

    2. 设置图标
      项目–右击–属性–图标和清单–浏览

    3. 设置背景色
      Console.BackgroundColor = ConsoleColor.Green;
      并且使用ResetColor()恢复颜色设置。

    4. 设置前景色
      Console.ForegroundColor=ConsoleColor.Green;

    5. 设置声音
      Console.Beep();//扬声器发出嘟的声音。

    发布

    项目名称–右击–发布。对于符号的.NET Core控制台应用程序,将其所有文件放在publish文件夹中,其打包功能是将程序打包成*.dll类库文件。

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  • 深度学习 C#

    2017-03-10 08:20:29
    采用C#实现深度学习。环境为vs2013
  • 最近项目需要用C#调用python的字符识别的深度学习预测模型,将遇到的坑填一下 1、主体思路借鉴了https://blog.csdn.net/qq_42063091/article/details/82418630这篇博客 2、在pycharm中我们一般是在main.py运行程序...

    最近项目需要用C#调用python的字符识别的深度学习预测模型,将遇到的坑填一下

    1、主体思路借鉴了https://blog.csdn.net/qq_42063091/article/details/82418630这篇博客

    2、在pycharm中我们一般是在main.py运行程序,所以相对路径一般是围绕main.py来写的,但是,如果使用C#调用main.py来运行整个python项目需要将整个项目放在C#Debug目录下,此时使用C#调用main.py相当于

    python C:\Users\***\Desktop\netCallpyFile\netCallpyFile\bin\Debug\OCR\tools\infer\main.py 参数1 参数2

    此时的路径开头是 C:\Users\***\Desktop\netCallpyFile\netCallpyFile\bin\Debug ,所以需要将项目中的相对路径替换为基于Debug的路径。

    3、在C#调用中弹出控制台却没有相应的输出,这种情况就是出BUG了,并不是说python有BUG而是C#调用过程出问题了,因为调用不会弹出错误信息建议在python文件中多写一些异常抛出或者print1,2,3,4,5看看哪一步出了问题

    4、参数或者路径中不能有空格

    5、如果调用的是exe(这样给别人用不用再装环境),exe路径中最好不要有中文

    6、项目参数如果使用的是

    import argparse

    进行控制,可以使用这种形式传递参数

    python ...\main.py   "--accuracy="3"  "--grade=1"

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  • C#环境开发的深度学习,进行模板特征的识别匹配,包括所有的源代码,结合halcon写的深度网络学习的源代码。
  • 在这里,我们将向不具备AI知识的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并描述在监督的ML模型中的训练和验证步骤。 下载源1.5 MB ML是AI的一个分支,它通过从一组示例中进行概括而不是接收明确的指令,试图使机器找出...

    在这里,我们将向不具备AI知识的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并描述在监督的ML模型中的训练和验证步骤。

    MLAI的一个分支,它通过从一组示例中进行概括而不是接收明确的指令,试图使机器找出如何执行任务。机器学习有三种范式:监督学习,无监督学习和强化学习。在监督学习中,模型(我们将在下面讨论)通过称为训练的过程学习,在模型中提供示例输入及其正确输出。它了解数据集示例中的哪些特征映射到特定输出,然后能够在称为预测的阶段中预测新的传入数据。在无监督学习中,模型通过分析数据之间的关系来学习数据的结构,而无需任何其他过程。在强化学习中,我们建立了可以通过反复试验技术不断学习和改进的模型。

    ML中的模型是什么?模型只是一个数学对象或实体,其中包含有关AI的一些理论背景,以便能够从数据集中学习。监督学习中流行的模型包括决策树,支持向量机,当然还有神经网络(NN)。

    NN以堆叠类型的形状分层排列。除了输入和输出层之外,每一层中的节点都从上一层中的节点接收输入,并且还可以从下一层中的节点接收输入,同样可以将信号或输出发送到上一层和下一层中的节点。

    NN中,我们总是有输入和输出层,并且我们可能有一个或多个隐藏层。最简单的NN是感知器,它仅包含单个节点的输入层和输出层。

    对于NN中的每个边缘,都有一个关联的权重,对于每个节点,都有一个关联的值。输入层中每个节点的值可以例如来自与数据集中的图像相关联的像素值的输入数组。为了计算下一层中节点的值,我们计算连接到该节点的输入的加权和。这就是所谓的传递函数。一旦计算出该值,它将被传递到另一个称为激活函数的函数,该函数根据阈值确定该节点是否应触发下一层。一些激活函数是二进制的,而其他一些则可以具有多个输出。

    通常在NN的末尾,我们有一个激活函数,用于对传递到输入层的数据进行分类(做出决定)。在硬币识别的情况下,它将决定图像中硬币的类别或类型。NN中的学习过程只能看作是对其权重的调整,这样我们就可以获得每个给定输入的预期输出。训练模型后,可以保存结果权重。

    每当NN具有不止一个隐藏层时,就被视为深度学习(DL)。DL是一组依赖于具有多个隐藏层的NN的技术。具有多个隐藏层的原因是为了提供比单个隐藏层NN提供的结果更准确的结果。事实证明,与单个隐藏层NN相比,DL可以产生更快的给出结果并且更准确。此外,添加到NN的每一层都有助于从数据集中学习复杂的特征。

    NN包含许多参数,需要对其进行调整以提高性能。为了能够检查参数调整的有效性和NN本身的性能,我们预留了原始数据集的大部分(通常大于70%)用作训练集,其余部分用作验证(测试)设置。验证集还可以帮助我们防止过度拟合,这种过度拟合是在模型很好地了解数据集中的一组非常相似的对象时发生的,从而使其过于适合此数据而不适用于与原始示例略有不同的新数据。

    接下来的文章中,我们将考察硬币识别的问题卷积神经网络,我们将在Keras.NET中实现一个。

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  • C#实现的Q_Learning深度学习代码。可以不断的训练,不断寻找测试各个最佳的路径点。可以扩大地图的大小。移动障碍的位置。
  • 在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容。 在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤。 ML是AI...

    在这篇文章中,我们将回顾监督机器学习的基础知识,以及训练和验证阶段包括哪些内容。

    在这里,我们将为不了解AI的读者介绍机器学习(ML)的基础知识,并且我们将描述在监督机器学习模型中的训练和验证步骤。

    ML是AI的一个分支,它试图通过归纳一组示例而不是接收显式指令来让机器找出如何执行任务。ML有三种范式:监督学习、非监督学习和强化学习。在监督学习中,一个模型(我们将在下面讨论)通过一个称为训练的过程进行学习,在这个过程中,它会提供示例输入和正确输出。它了解数据集示例中哪些特性映射到特定输出,然后能够在一个称为预测的阶段预测新的输入数据。在无监督学习中,模型通过分析数据之间的关系来学习数据的结构,而不涉及任何其他过程。在强化学习中,我们建立模型,通过试验和错误技术,随着时间的推移学习和改进。

    ML中的模型是什么?模型是一个简单的数学对象或实体,它包含一些关于AI的理论背景,以便能够从数据集学习。在监督学习中流行的模型包括决策树、向量机,当然还有神经网络。

    神经网络是按堆栈的形状分层排列的。除了输入层和输出层之外,每一层的节点都接收来自上一层节点的输入,也可以接收来自下一层节点的输入,同样也可以向上一层和下一层节点发送信号或输出。

    在一个神经网络中,我们总是存在输入和输出层,可能有一个或多个隐藏层。

    最简单的NN是感知器,它是包含的输入层和输出层单个节点。

    对于神经网络中的每条边都有一个关联的权重值,这是对于每个节点都有关联的值。例如,输入层中每个节点的值可以来自与数据集中的图像相关联的像素值输入数组。为了计算下一层节点的值,我们计算连接到该节点的输入的加权和。这就是传递函数。一旦计算出这个值,它就被传递给另一个称为激活函数的函数,该函数根据阈值确定该节点是否应该触发到下一层。有些激活函数是二进制的,有些则有多个输出。

    通常在神经网络的末尾,我们有一个激活函数,它对传递到输入层的数据进行分类(做出决定)。在硬币识别的情况下,它将决定图像中硬币的类别或类型。神经网络中的学习过程可以仅仅看作是对其权重的调整,以便为每个给定的输入获得预期的输出。一旦对模型进行了训练,得到的权重就可以被保存下来。

    当一个神经网络有一个以上的隐藏层时,我们将其称为深度学习(DL)。DL是一套依赖于神经网络且不止一个隐藏层的技术。拥有多个隐藏层的原因是提供比单一隐藏层神经网络更准确的结果。实践证明,深度神经网络比单层神经网络能产生更快更准确的结果。你添加到你的神经网络的每一层都有助于从数据集学习复杂的特征。

    神经网络包含许多需要调整以获得更好性能的参数。为了能够检查参数优化的有效性和神经网络本身的性能,我们留出很大一部分的原始数据集(通常大于70%)作为训练集,使用其他验证(测试)组。验证集也帮助我们防止过度拟合,这发生在一个模型学习太好一组非常相似的对象数据集,使它太适合这个数据和不适合新数据。

    在下一篇文章中,我们将研究用于硬币识别问题的卷积神经网络,并将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络。

    欢迎关注我的公众号,如果你有喜欢的外文技术文章,可以通过公众号留言推荐给我。

     

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