Scikit-learn是个简单高效的数据分析工具，它其中封装了大量的机器学习算法，内置了大量的公开数据集，并且拥有完善的文档。1用KNN算法实现鸢尾花的分类鸢尾花是在模式识别文献中最有名的数据库。数据集包含3个类，每类有50个实例，每个类指向一种类型的鸢尾花。一类与另外两类线性分离，而后者不能彼此线性分离。鸢尾花数据集特征:属性数量:4(数值型，数值型，帮助预测的属性和类)属性信息:sepall
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2018-06-25 15:02:29
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1、TensorFlow系统架构 如图为TensorFlow的系统架构图： TensorFlow的系统架构图，自底向上分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API层、应用层，其中设备层和网络层，数据操作层，图计算层是TensorFlow的核心层。 网络通信层和设备层： 网络通信层包括个gRPC（ ...
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2018-06-21 13:31:20
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单声道语音识别的逐句循环Dropout迭代说话人自适应 WRBN（wide residual BLSTM network，宽残差双向长短时记忆网络） [2] J. Heymann, L. Drude, and R. Haeb-Umbach, "Wide residual blstm network ... ...
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2018-06-07 21:51:03
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H265 h265 一、名词 CTU: 编码树单元 CU: 编码单元 PU: 以CU为根，对CU进行划分,一个预测单元PU包含一个亮度预测块PB和两个色度预测块PB. TU: 以CU为根，变换单元TU是在CU的基础上划分的，跟PU没有关系，采用四叉树划分方式，具体划分有率失真代价决定，下图给出了某个 ...
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2018-06-05 21:11:20
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请简述神经网络的发展史sigmoid会饱和，造成梯度消失。于是有了ReLU。ReLU负半轴是死区，造成梯度变0。于是有了LeakyReLU，PReLU。强调梯度和权值分布的稳定性，由此有了ELU，以及较新的SELU。太深了，梯度传不下去，于是有了highway。干脆连highway的参数都不要，直接 ...
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2018-06-03 19:27:33
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残差网络的设计目的 随着网络深度增加,会出现一种退化问题,也就是当网络变得越来越深的时候,训练的准确率会趋于平缓,但是训练误差会变大,这明显不是过拟合造成的,因为过拟合是指网络的训练误差会不断变小,但是测试误差会变大。为了解决这种退化现象,ResNet被提出。我们不再用多个堆叠的层直接拟合期望的特征 ...
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2018-05-17 20:44:09
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如何评价Dual Path Networks（DPN）？ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1707.01629v1.pdf在ImagNet-1k数据集上，浅DPN超过了最好的ResNeXt-101（64×4d），具有26％更小的模型尺寸，25％的计算成本和8％的更低的内存消耗 ...
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2018-05-13 13:35:44
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一、结构 二、作用 在网络继续加深时，在训练集上的效果反而下降，而这不是过拟合引起的，因为过拟合会导致在训练集上效果很好。通过引入恒等映射，网络如果不需要更深的深度，可以走恒等映射的道路，而将残差映射push为0，从而不强迫数据经过很深的网络。 ...
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2018-05-05 18:09:43
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from:https://blog.csdn.net/diamonjoy_zone/article/details/70904212 环境：Win8.1 TensorFlow1.0.1 软件：Anaconda3 （集成Python3及开发环境） TensorFlow安装：pip install te ...
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2018-05-01 23:48:13
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参考： "Deep Learning TensorFlow (14) CNN卷积神经网络_深度残差网络 ResNet" 先前的研究已经证明，拥有至少一个隐层的神经网络是一个 通用的近似器 ，只要提高网络的深度，可以近似任何连续函数。因此，理想情况下，只要网络不过拟合，深度神经网络应该是越深越好。但是 ...
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2018-04-13 21:23:37
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