当习惯使用飞桨框架完成建模时，会发现程序呈现出“八股文”的形态。即不同的程序员使用不同模型解决不同任务的时候，他们编写的建模程序是极其相似的。虽然这在某些“极客”的眼里缺乏精彩，但从实用性的角度，这样的设计使建模者更关注需要解决的任务，而不是将精力投入在学习框架上。只要通过一个示例程序掌握使用飞桨的 ...
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2020-02-05 20:36:59
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卷积神经网络 整体结构 全连接层:相邻层的所有神经元之间都有连接 CNN的结构 Convolution层 ReLU层 Pooling层 靠近输出的层中使用了"Affine ReLU"组合 最后的输出层中使用了"Affine Softmax"组合 卷积层 全连接层存在的问题 数据的形状被忽视:图像向全 ...
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2020-02-05 18:03:02
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深度学习系列 | Global Average Pooling是否可以替代全连接层？ Global Average Pooling(简称GAP，全局池化层)技术最早提出是在这篇论文（第3.2节）中，被认为是可以替代全连接层的一种新技术。在keras发布的经典模型中，可以看到不少模型甚至抛弃了全连接层 ...
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2020-02-04 10:46:22
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Contents 图像数据集基础 全连接神经网络解决图片问题的弊端（前世） 卷积神经网络的今生 网络结构 卷积操作 池化操作 小结 图像数据集基础 数字图像划分为彩色图像、灰度图像、二值图像和索引图像几种。其中，像素是构成图像的基本单位，例如一张28×28像素的图片，即表示横向有28个像素点，纵向有 ...
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2020-02-02 17:54:11
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1. 全连接层：主要用于分类，把分布式特征映射到样本标记空间。全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。全连接层中的权值矩阵Wi的每一行相当于一个分类模版，xi与Wi矩阵乘法，即可得到xi与每一个模板的匹配度，从中选取得分最高的匹配模板。 在 CNN 结构中，经多 ...
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2020-01-29 21:49:30
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对于神经网络的全连接层，前面已经使用矩阵的运算方式实现过，本篇将引入tensorflow中层的概念， 正式使用deep learning相关的API搭建一个全连接神经网络。下面是全连接神经网络的结构图 其中，x1,x2,x3为输入，a1,a2,a3为输出，运算关系如下： x1,x2,x3所在的层叫神 ...
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2020-01-27 13:47:38
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在《手写数字识别——手动搭建全连接层》一文中，我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型，其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配、梯度计算、准确度的统计等问题，但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的。在大多数情况下，我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型，这同时也 ...
tf.nn.softmax( logits, axis = None, name = None dim = None ) 作用：softmax函数的作用就是归一化。 输入：全连接层（往往是模型的最后一层）的值，一般代码中叫做logits 输出：归一化的值，含义是属于该位置的概率，一般代码叫做prob ...
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2020-01-20 18:53:26
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SparkContext SparkContext 是在 spark 库中定义的一个类，作为 spark 库的入口点； 它表示连接到 spark，在进行 spark 操作之前必须先创建一个 SparkContext 的实例，并且只能创建一个； 利用 SparkContext 实例创建的对象都是 RD ...
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2020-01-18 12:44:55
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本文使用TensorFlow2.0手动搭建简单的全连接网络进行MNIST手写数据集的分类识别，逐步讲述实现过程，穿插TensorFlow2.0语法，文末给出完整的代码。废话少说，开始动手吧！ 一、量子波动撸代码 该节先给出各代码片段，第二节将这些片段汇总成程序，这些代码片段故意包含了一些错误之处，在 ...
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2020-01-17 20:41:27
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