原文:TensorFlow 深度學習筆記 從線性分類器到深度神經網絡

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2016-05-21 19:37 5 4636 推薦指數:

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深度學習筆記(一)線性分類器(基礎知識)

聲明,這個系列基本是我自己的一些學習過程,方便我自己后期復習的! 1.線性分類器 線性分類器主要由兩個部分組成: 一個是評分函數(score function),它是一個從原始圖像到類別分值的映射函數。 另一個是損失函數(loss function)也叫代價函數(cost ...

Tue Nov 01 05:27:00 CST 2016 0 3618
深度學習線性分類器理解

1、我們將要實現一種更強大的方法來解決圖像分類問題,該方法可以自然地延伸到神經網絡和卷積神經網絡上。這種方法主要有兩部分組成:一個是評分函數(score function),它是原始圖像數據到類別分值的映射。另一個是損失函數(loss function),它是用來量化預測分類標簽的得分與真實標簽 ...

Thu May 10 03:50:00 CST 2018 0 1417
TensorFlow深度學習筆記 循環神經網絡實踐

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Wed Jun 29 20:39:00 CST 2016 2 24652
深度學習TensorFlow(四):卷積神經網絡

基礎概念:   卷積神經網絡(CNN):屬於人工神經網絡的一種,它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度,減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣,需要對數據進行特征提取和數據重建,可以直接將圖片作為網絡的輸入,自動提取特征,並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...

Thu May 10 05:14:00 CST 2018 2 1651
TensorFlow 深度學習筆記 TensorFlow實現與優化深度神經網絡

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Wed May 25 23:21:00 CST 2016 4 55334
深度學習原理—代碼分析線性分類神經網絡分類的區別

利用sklearn.dataset隨機產生數據,隨機生成兩類數據,用不同的顏色展示出來,如下圖: 產生的隨機代碼如下: 一、線性分類 先使用sklearn自帶的線性分類方法,將上面的數據分為兩類,代碼和效果圖如下: 二、神經網絡分類 ...

Mon Oct 08 00:39:00 CST 2018 0 1218
 
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