我们一般用深度学习做图片分类的入门教材都是MNIST或者CIFAR-10，因为数据都是别人准备好的，有的甚至是一个函数就把所有数据都load进来了，所以跑起来都很简单，但是跑完了，好像自己还没掌握图片分类的完整流程，因为他们没有经历数据处理的阶段，所以谈不上走过一遍深度学习的分类实现过程。今天我想给 ...
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2017-12-20 13:45:36
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CNN中减少参数的2两个规则： 1、局部感知。生物学中，视觉皮层的神经元是局部感知信息的，只响应某些特定区域的刺激；图像的空间联系中，局部的像素联系较为紧密，距离较远的像素相关性较弱。 这个对应于算法中卷积核的大小，mnist手写识别在28*28的像素中取patch为5*5。 上图中：左边是全连接， ...
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2017-12-15 16:17:45
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Haskell手撸Softmax回归实现MNIST手写识别 前言 初学Haskell，看的书是Learn You a Haskell for Great Good， 才刚看到Making Our Own Types and Typeclasses这一章。 为了加深对Haskell的理解，便动手写了个 ...
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2017-12-14 23:58:27
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之前通过CNN进行的MNIST训练识别成功率已经很高了，不过每次运行都需要消耗很多的时间。在实际使用的时候，每次都要选经过训练后在进行识别那就太不方便了。 所以我们学习一下如何将训练习得的参数保存起来，然后在需要用的时候直接使用这些参数进行快速的识别。 本章节代码来自《Tensorflow 实战Go ...
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2017-12-12 21:49:05
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个人认为学习一个陌生的框架，最好从例子开始，所以我们也从一个例子开始。 学习本教程之前，你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解，而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考：htt ...
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2017-12-12 21:19:54
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Extracting MNIST_data\train images idx3 ubyte.gz Extracting MNIST_data\train labels idx1 ubyte.gz Extracting MNIST_data\t10k images idx3 ubyte.gz Extr ...
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2017-12-04 21:21:30
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Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结 在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点，如果对这些基础不熟悉，可以返回去看一下。在 "《Tensorflow：实战Google深度学习框架》" 这本书在第五章中给出了MN ...
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2017-11-30 11:56:46
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参考教程：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html 安装要求： Spyder(Python3.5) Anaconda 下载MNIST数据集 在网上下载数据集，放在"MNIST_data"文件下 回归模型 权重衰减 我们通过添加一个 ...
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2017-11-29 21:55:43
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上个月发布了四篇文章，主要讲了深度学习中的“hello world” mnist图像识别，以及卷积神经网络的原理详解，包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。 在卷积神经网络中，有五大经典模型 ...
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2017-11-29 18:22:53
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1. 本科的时候在多伦多大学上Geoffrey Hinton的课，在MNIST数字数据集上训练受限玻尔兹曼机，觉得很有趣。后来在UBC读硕士，上了另一门机器学习的课，那是他第一次深入了解神经网络的相关知识。他对人工智能很感兴趣，上了很多相关的课，但是对那些知识听不太懂，不是非常满意。他觉得神经网络才 ...
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2017-11-25 23:34:57
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