1、还是以手写识别为类，至于为什么一直用手写识别这个例子，原因很简单，因为书上只给出了这个类子呀，哈哈哈，好神奇 下面是可视化学习的标准函数 下面是封装mnist_inference和mnist_train的函数 mnist_train 最后train的结果如下所示 可视化学习的过程，将log写在/ ...
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2017-05-24 10:04:02
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该工作的主要目的是为了练习运用pycaffe来进行神经网络一站式训练，并从多个角度来分析对应的结果。 目标： 哪些图片被分类错误并进行可视化？ 为什么被分错？ 每一类是否同等机会被分错？ 在迭代过程中，每一类的错误几率如何变化？ 是否开始被正确识别后来又被错误识别了？ 测试数据集：mnist 代码： ...
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2017-05-21 13:52:02
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本节是以mnist手写数字识别为例，实现了分类网络（又双叒叕见mnist......） ，不过这个分类器实现很底层，能学到不少tensorflow的用法习惯，语言不好描述，值得注意的地方使用大箭头标注了（原来tensorflow的向前传播的调用是这么实现的...之前自己好蠢）： 调试&深入理解： 添 ...
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2017-05-19 15:13:24
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本文介绍了Deeplearning4j环境下的GPU和多GPU训练Mnist数据集的过程，通过参数解释、建模和评估等环节来展现GPU训练的完整过程。最后还给出了相对于CPU训练的评估报告。
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2017-05-17 00:39:50
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rename mnist.scale.t mnist.test mnist.scale.t //重命名 将mnist.scale.t -> mnist.test 第一个参数：被替换掉的字符串 第二个参数：替换成的字符串 第三个参数：匹配要替换的文件模式 字母的替换rename "s/AA/aa/" ...
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2017-05-14 13:40:30
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看完官方的例子，自己凭着记忆敲出来mnist卷积的例子。跑起来才发现，凭着CPU跑不是一般的慢啊！ train过程要迭代20000次，跑了1个小时没跑完。也是怪我机子太差了。 于是下决心把机子上的显卡用起来。 之前了解过TF借力GPU需要安装cuda和cudnn，一直没实践过，这次终于开动了。过程如 ...
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2017-05-14 00:54:51
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看谷歌的demo mnist，卷积后加偏执量的代码 h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1) 其中的x_image的维数是[-1, 28, 28, 1]，W_conv ...
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2017-05-13 19:02:14
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MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：1.MNIST数据集MNIST，是不是听起来特高端大气，不知道这个是什么东西？==手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集==MNIST数据集的官网是YannLeCun‘swebsite自动下载和安装这个数据集的python代码该段代码..
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2017-05-12 13:24:47
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问题： 当使用Keras运行示例程序mnist_cnn时，出现如下错误： 'keras.backend' has no attribute 'image_data_format' 程序路径https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/m ...
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2017-05-06 15:09:48
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Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，（译者注： MNIST 是一个手写数 ...
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2017-04-28 00:16:49
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