目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一 ...
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2017-12-13 23:28:31
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20个顶尖的千锋教育Python机器学习项目，全部给你。 20个顶尖的千锋教育Python机器学习项目，全部给你。 1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴 ...
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2017-12-12 13:48:44
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paper：https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks 框架 AlexNet一共有八层，包括5个卷积层和3个全连接层，其中在每一个卷积层中包含了激活 ...
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2017-12-02 23:23:13
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训练深度网络模型OpenFace还不是运用faceNet的model作为训练模型，所以在准确性上比faceNet要低，如果你只是做一个简单的分类，建议你看看官网的demo3（http://cmusatyalab.github.io/openface/demo-3-classifier/），如果你想自 ...
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2017-11-30 16:16:50
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桥接（Bridging）,是指依据OSI网络模型的链路层的地址，对网络数据包装进行转发的过程。通过网桥可以把两个不同的物理局域网连接起来，是一种在链路层实现局域网互连的存储转发设备。通俗的说就是通过一台设备（可能不知一个）把几个网络串联起来形成的连接，以延长和增大网络长度及规模。RedHatEnterpriseLinux允许管理员使用bonding内核模块和称为通道绑定接口的特殊网络接口将多个网络
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2017-11-30 11:56:00
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深度学习所示深层神经网络的代名词，重要特性：多层、非线性。 若只通过线性变换，任意层的神经网络模型与单层神经网络模型的表达能力没有任何区别，这是线性模型的局限性。对于线性可分的问题中，线性模型可解决，但在现实生活中，绝大部分的问题都是无法线性分割的。 感知机：单层神经网络。不能处理异或问题。 1、激 ...
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2017-11-27 00:08:09
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Tornado既是一个web server，也是web framework。而它作为web server 采用的是asynchronous IO的网络模型，这是一种很高效的模型。 Tornado 和现在的主流 Web 服务器框架（包括大多数 Python 的框架）有着明显的区别：它是非阻塞式服务器， ...
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2017-11-26 21:04:04
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神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此，要解释如何表示模型假设，我们先来看单个神经元在大脑中是什么样的。如下图，我们的大脑中充满了神经元，神经元是大脑中的细胞，其中有两点值得我们注意，一是神经元有细胞主体，二是神经元有一定数量的输入神经。这些输入神经叫做树突，可以把它们想象成输入电 ...
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2017-11-26 18:42:31
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http://www.17bianji.com/lsqh/35130.html 是以，它会让人想起残差前馈收集(residual feed-forward network)，但在实际中，强迫这些收集向前传播误差并不克不及让它们在更高财揭捉习到有效的层次表征。是以，它们不克不及基于更上层的表征来竽暌 ...
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2017-11-17 13:25:56
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神经网络模型 每个node包含两种操作：线性变换（仿射变换）和激发函数（activation function）。 其中仿射变换是通用的，而激发函数可以很多种，如下图。 MLLib中实现ANN 使用两层(Layer)来对应模型中的一层： AffineLayer 仿射变换: output = W · ...
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2017-11-16 14:14:27
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