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搜索关键字:训练    ( 9216个结果
CNN之AlexNet
AlexNet是2012年ImageNet比赛的冠军,将卷积神经网络重新拉入大众视野;AlexNet取得较大突破(创新点):(1)使用了relu非线性激活函数,网络训练时收敛速度更快;(2)标准归一化LRN,活跃的神经元对它周边神经元的抑制,有助于增长泛化能力;(3)Dropout函数,通过修改神经 ...
分类:Web程序   时间:2020-07-14 20:07:05    阅读次数:86
数字加减法验证码 识别 使用K-近邻算法(KNN)
验证码如上所示 100*30 下面咱们开始神奇的旅程 下载批量验证码图片数据集用来训练 此验证码比较简单就下载了500 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author: zhibo.wang # E-mail: gm.zhibo.wang@ ...
分类:编程语言   时间:2020-07-14 16:26:11    阅读次数:100
学习TextRank算法
TextRank是啥: 一种用于文本的基于图的排序算法。 优点: 不需要学习训练。 模型原理: TextRank可以表示为一个有向有权图G=(V,E),图中任何两点Vi 和Vj之间的边的权重为wji,对于一个给定的点Vi ,In(Vi )为指向该点的点集合。out(Vi )为点Vi指向的点集合。 点 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-14 15:00:13    阅读次数:75
在PyTorch中构建高效的自定义数据集
学习Dataset类的来龙去脉,使用干净的代码结构,同时最大限度地减少在训练期间管理大量数据的麻烦。 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。 PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-14 13:00:10    阅读次数:50
TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用_林大贵
编辑推荐 浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习类神经网络使用实际的数据集配合范例程序代码介绍各种深度学习算法,并示范如何进行数据预处理、训练数据、建立模型和预测结果 内容简介 本书提供安装、上机操作指南,同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow Keras深度学习方面的知识。本书 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-14 10:37:34    阅读次数:103
Python学习第130天(Django中ORM一对多的增删改查)
今天回来是早的,但是因为部分原因,差不多9点半才开始看,内容勉强看完,暂时先进行总结一下,实战训练放在明天,同时完成后面的学习。 主要是针对一对多的增删改查,大致记录了一些关键方法和语句。 核心语句:publish = models.ForeignKey(“Publish”) 重点关注两点:外键是谁 ...
分类:编程语言   时间:2020-07-14 01:00:57    阅读次数:123
20200713 T2 塔防游戏 To Be Continued
题目描述 虽然 \(\text{Tom}\) 每天都会花 $14$ 小时训练,他还是会抽出半个小时玩耍他最喜欢的塔防游戏。 游戏是在一个一维数轴上进行的。在范围为 \([1, n]\) 上有 \(n\) 个防御塔,初始时他们的等级分别为 \(A_i\)。每座防御塔的攻击力等于他的等级。每座防御塔的攻 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-13 21:23:39    阅读次数:70
邱锡鹏nndl-chap2_1-线性回归
1.问题描述 有一个函数$f:R\rightarrow R$ ,现在不知道函数 $f(x)$的具体形式,给定满足函数关系的一组训练样本$\left \{ (x_{1},y_{1}),...,(x_{N},y_{N}) \right \}$,N=300,请使用线性回归模型拟合出函数$y=f(x)$。( ...
分类:其他好文   时间:2020-07-13 18:48:49    阅读次数:102
python有关csv文件的记录
1、合并所有测试集和训练集的文件: 使用cmd到所在盘下,输入copy *.CSV all_***.csv即可 2、单独提取异常数据列作为csv文件: import csvimport codecs#coding:utf-8with open("G:\\data_release\\train1.0\ ...
分类:编程语言   时间:2020-07-13 18:39:46    阅读次数:85
MLPerf结果证实至强® 可有效助力深度学习训练
MLPerf结果证实至强® 可有效助力深度学习训练 核心与视觉计算事业部副总裁Wei Li通过博客回顾了英特尔这几年为提升深度学习性能所做的努力。 目前根据英特尔® 至强® 可扩展处理器的MLPerf结果显示,英特尔® 至强®可扩展处理器已超出性能阈值,对于希望在基础设施上运行多个工作负载的数据科学 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-12 14:20:12    阅读次数:166
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