1.什么是Tensorflow? Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。 它支持CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和LSTM（长短期记忆网络）算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经 ...
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2019-12-09 21:10:07
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咸鱼了半年，年底了，把这半年做的关于目标的检测的内容总结下。 本文主要有两部分： 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题，R CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中，使用一个矩形的边框来表示。在图像中，可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框。 最直接的 ...
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2019-12-09 19:27:51
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CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding ( 基于Tensorflow) ...
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2019-12-09 13:37:54
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本篇不涉及模型原理，只是分享下代码。想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。 目前代码实现了CNN和LSTM两个网络，整个代码分为四部分： ：项目中涉及的参数； ：卷积神经网络结构； ：长短期记忆网络结构； ： 模型训练及评估，参数 控制训练何种模型（ CNN or LSTM ）。 完整代码 ...
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2019-12-08 15:34:52
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padding的规则 · padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 输出宽度：output_width = （in_width-filter_width+1）/strides_width =（5-3+1）/2=1.5【向上取整=2】 输出高度：output_he ...
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2019-12-08 00:56:37
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摘要：池化层的主要目的是降维，通过滤波器映射区域内取最大值、平均值等操作。 均值池化：tf.nn.avg_pool（input,ksize,strides,padding） 最大池化：tf.nn.max_pool（input,ksize,strides,padding） input:通常情况下是卷积 ...
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2019-12-07 23:13:44
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写在前面：在初学nlp时的第一个任务——NER，尝试了几种方法，cnn+crf、lstm+crf、bert+lstm+crf，毫无疑问，最后结果时Bert下效果最好。 1、关于NER： NER即命名实体识别是信息提取的一个子任务，但究其本质就是序列标注任务。 eg： sentence：壹 叁 去 参 ...
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2019-12-06 13:46:38
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上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通 ...
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2019-12-04 01:23:32
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"""Mask R-CNNThe main Mask R-CNN model implementation.Copyright (c) 2017 Matterport, Inc.Licensed under the MIT License (see LICENSE for details)Writt ...
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2019-12-04 01:16:55
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本文旨在总结一次完整的CNN图像分类过程（猫狗大战为例，使用Keras框架），免得经常遗忘。流程包括： + 从Kaggle下载猫狗数据集； + 利用python的os、shutil库，制作训练集和测试集； + 快速开发一个小模型作为基准；（只要效果比随机猜略好即可，通常需要有一点过拟合） + 根据基 ...
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2019-12-02 16:57:55
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