闲话 机器学习终于开坑了！！ 机器学习当然要tensorflow+gpu啦（可我没有/(ㄒoㄒ)/~~） 学学基础tensorflow+cpu应该也可以吧 之前是直接看吴恩达的视频，那些算法原理懂了个大概，结果发现根本就无法实现...也无法理解 tf 里面那些函数的作用（后来发现是tensorflo ...
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2020-07-12 12:20:43
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卷积 1、卷积操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： 2、池化操作 设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小： 原文：https://blog.csdn.net/qq_32172681 ...
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2020-07-04 15:20:50
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目录 传统的自然语言处理模型 NLP的卷积神经网络（textCNN） 卷积层的最大池化问题 testCNN的应用 一句话简介：借鉴视觉的CNN用于自然语言处理中，通过不同高度（词数量）的卷积核提取特征，合并池化压缩至分类，优势是速度提升很多。 一、传统的自然语言处理模型 1）传统的词袋模型或者连续词... ...
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2020-06-17 01:30:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答： 人工智能是目的，是结果；机器学习、深度学习是方法，是工具。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网 ...
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2020-06-03 20:20:25
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 ①人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以 人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、 机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的 信息 ...
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2020-06-03 14:00:21
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1. 主要计算参数公式weight?x+bias 2. 举例代码from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2Dfrom keras.layers import Dropout, Flatten, Densef ...
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2020-05-25 19:56:04
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Regulazation Dropout 1. 在全连接层时使用，随机使一半的元素为0； 在卷积层时，随机使得一些通道(channel)的值为0 2. 这是为了防止一些 features' co-adaption 比如可能学习到 特征组合 毛+爪子+胡须 ，dropout之后就需要用零散的特征来判断 ...
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2020-05-24 19:17:49
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https://blog.csdn.net/wchzh2015/article/details/93883771 现在很多网络结构都是一个命名+数字，比如（ResNet18），数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？其实这里的18指定的是带有权重的 18层，包括卷积层和 ...
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2020-05-23 13:08:48
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本文在调参记录23的基础上，增加卷积核的个数，最少是64个，最多是256个，继续测试深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数在cifar10数据集上的效果。 自适应参数化ReLU激活函数被放在了残差模块的第二个卷积层之后，它的基本原理如下： Keras程序： #!/usr/bin/env pyth ...
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2020-05-21 10:03:22
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slides见 http://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html 1. 回顾全连接层 2. 卷积层： 能keep数据的空间结构 1） fileterW在做点积的时候，5*5*3 被flatten 成 75*1 ，然后点积得到一个值 两个向量a = [a1, ...
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2020-05-20 12:18:12
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