摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay ...
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2016-09-12 10:53:31
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MINST是由Yann LeCun等人建立并维护的手写数字识别数据库。该数据库总共包含60000个训练样本和10000个测试样本。其中每个样本的大小是一张28*28的手写数字图片。数字包括从0~9总共10个数字。遵照上述条件，使用如下语句建立softmax分类模型：代码清单3.1.1 在写上述代码之 ...
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2016-08-19 12:52:43
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在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。 指数分布族 在了解广义线性模型之前，先了解一 ...
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2016-08-14 07:38:51
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CS231n的课后作业非常的好，这里记录一下自己对作业一些笔记。 一、第一个是KNN的代码，这里的trick是计算距离的三种方法，核心的话还是python和machine learning中非常实用的向量化操作，可以大大的提高计算速度。 二、softmax 同样是需要完成naive和vector的两 ...
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2016-08-09 20:43:02
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如果要把训练好的模型拿来测试新的图片，那必须得要一个deploy.prototxt文件，这个文件实际上和test.prototxt文件差不多，只是头尾不相同而也。deploy文件没有第一层数据输入层，也没有最后的Accuracy层，但最后多了一个Softmax概率层。 这里我们采用代码的方式来自动生 ...
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2016-07-19 20:39:35
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摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output lay ...
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2016-07-11 23:53:50
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TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法MNIST 卢富毓 softmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的... ...
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2016-06-03 10:01:58
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（一） 这个算法是基于一个概率来对探索和利用进行折中：每次尝试时，以概率进行探索，即以均匀概率随机选取一个摇臂，以的概率进行利用，即以这个概率选择当前平均奖赏最高的摇臂（如有多个，则随机选取）。 其中：小k表示第k个摇臂。因为大K表示摇臂总数；n表示尝试的次数，vn表示第n次尝试的奖赏。 Qn的直观... ...
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2016-05-31 10:18:36
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转自：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布 ...
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2016-05-11 13:22:42
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