训练模型 nsfw_data_scraper训练 NSFW：不适合在工作场合出现的内容（英语：Not Safe/Suitable For Work，缩写：NSFW）是一个网络用语，多指裸露、暴力、色情或冒犯等不适宜公众场合的内容。在给出含有上述内容的超链接旁标注 NSFW，用于警告观看 ...

本文来自于 [1] BP神经网络 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感谢原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神经元，我们建立M-P模型。为了使得建模更加简单，以便于进行形式化表达，我们忽略时间整合作用、不应期等复杂因素，并把 ...

一、神经元 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。（多个输入对应一个输出） 一个神经网络的训练算法就是让权重（通常用w表示）的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 事实上，在神经网络的每个层次中，除了输出层以外，都会含有这样一个偏置单元。这些节点是默认存在的。它本质上 ...

一、前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些 ...

训练一个神经网络往往只需要简单的几步： 准备训练数据 初始化模型的参数 模型向往计算与向后计算 更新模型参数 设置相关的checkpoint 如果上述的每个步骤都需要我们写Python的代码去一步步实现，未免显的繁琐，好在MXNet提供了Module模块来解决这个问题 ...

在进行训练时，将图像原原本本地作为input进行训练是难以实现的，所以往往有以下两种处理方案： Centercrop 分块 分块处理 对于分块 ...

结果画出的图如上面所示。 主要步骤为： 第一：从原始数据中随机性的抽取数据，然后进行数据探索分析数据，数据探索分析包括： 1.数据清洗 2.缺失值处理 3.数据变换 第二 ...

tensorflow搭建卷积神经网络非常简单，我们使用卷积神经网络对fashion mnist数据集进行图片分类，首先导包： 导入数据集： 查看图片的shape维度： 输出： 由于我们卷积神经网络需要的是四维的数据，也就是一共 ...