一、问题： 最近在利用keras训练模型的时候出现以下错误，开始一看以为是cuDNN的版本不对，更换后还是没有效果，后面在网上查找后发现是显存的问题，更改为动态分配内存就可以了。 二、解决方法： 在训练的脚本开头添加以下代码进行动态分配内存，然后重新运行就可以。 import tensorflow ...
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2020-03-01 10:26:39
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step 1:Neural Network as Actor step 2:goodness of function(训练一些Actor) 是一个序列，包含T个状态s、行为a、奖励s。代表某一次的开始到结束的过程。 是一个奖励和。 是某一设定好的参数获得的总平均奖励 用策略去玩N次游戏获得N个，则从 ...
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2020-02-28 19:00:05
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[TOC] "Lu Z, Pu H, Wang F, et al. The expressive power of neural networks: a view from the width[C]. neural information processing systems, 2017: 6232 ...
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2020-02-24 14:44:11
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我们都知道CNN常常被用在影像处理上，当然也可以用一般的neural network来做影像处理，不一定要用CNN。比如说你想要做影像的分类， 那么你就是training一个neural network,input一张图片，那么你就把这张图片表示成里面的pixel，也就是很长很长的vector。ou ...
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2020-02-22 20:04:23
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参考：An Introduction to Recurrent Neural Networks for Beginners 其中每一个彩色框都是一排神经元，相当于普通 NN 的一层，例如 X0 为 input 层，然后 h0 为 hidden 层，y0 为 output 层； 以此类推，X1...X ...
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2020-02-20 22:11:06
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three steps for deep learning Step1：神经网络（Neural network） Step2：模型评估（Goodness of function） Step3：选择最优函数（Pick best function） neural network 手动连接神经元 如： 1 ...
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2020-02-19 20:39:14
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Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性： 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势： 卷积层保留输入形状。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同 ...
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2020-02-18 23:20:05
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Training an algorithm involes four ingredients: Data Model Objective function: We put data input a Model and get output out of it. The value we call i ...
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2020-02-18 09:58:23
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Deformable ConvNets v1： 论文地址：https://github.com/chengdazhi/Deformable Convolution V2 PyTorch 工程地址：https://github.com/felixlaumon/deform conv 论文地址： Def ...
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2020-02-17 16:29:54
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连 ...
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2020-02-15 11:26:56
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