. np.c a, b 将列表或者数据进行合并，我们也可以使用np.concatenate 参数说明：a和b表示输入的列表数据 .np.linspace , , N 将 和 之间的数分成N份 参数说明： 表示起始数据， 表示末尾数据，N表示生成的分数 .xx, yy np.meshgrid np.arange x.min , x.max , N , np.arange y.min , y.max ...
2019-03-07 16:46 0 791 推荐指数：
横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接，这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明：list表示需要串接的列表，axis=0，表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list) 将列表进行横向排列 参数说明：list.append ...
1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置，将其转换为14*14，因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数，最后的维度为[256, 14, 14 ...
使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用 ...
最近在github上看到一个很有趣的项目，通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章，有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词。看完后有一些自己的小想法，也想做一个玩儿一玩儿。用到的原理是深度学习里的循环神经网络，无奈理论太艰深，只能从头开始开始慢慢看，因此产生写一个项目的想法，把机器学习和深度 ...
概述 许多技术文章a都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是在图像识别中的应用。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经网络来解决你可能正面临的一些机器学习问题。本文试图补上 ...
传统的神经网络中采用的是BP算法，存在的主要问题： 数据获取问题 我们需要依赖于有标签的数据才能进行训练。然而有标签的数据通常是稀缺的，因此对于许多问题，我们很难获得足够多的样本来拟合一个复杂模型的参数。例如，考虑到深度网络具有强大的表达能力，在不充足的数据上进行训练将会导致过拟合。 局部 ...
作者：凌逆战 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看这两个函数之前，我们需要先了解一维卷积(conv1d)和二维卷积(conv2d)，二维卷积是将一个特征图在width和height两个方向进行滑动窗口操作，对应 ...
以下截图来自吴恩达老师深度学习第4周作业 重点是这句话 ...
