利用 TFLearn 快速搭建經典深度學習模型 使用 TensorFlow 一個最大的好處是可以用各種運算符 Ops 靈活構建計算圖，同時可以支持自定義運算符 見本公眾號早期文章 TensorFlow 增加自定義運算符 。由於運算符的粒度較小，在構建深度學習模型時，代碼寫出來比較冗長，比如實現卷積層： , 這種方式在設計較大模型時會比較麻煩，需要程序員徒手完成各個運算符之間的連接，像一些中間變量 ...
2017-05-29 16:54 0 5601 推薦指數：
轉自：https://www.zhihu.com/question/50030898/answer/235137938 如何比較Keras, TensorLayer, TFLearn ？ 這三個庫主要比的是API設計水平，不得不說原始的 Tensorflow ...
深度學習經典模型RESNET解析 1. 理論基礎 1. 殘差學習概念 深度神經網絡相當於函數的擬合過程（復合函數）。如果層數足夠深，CNN可以擬合任何一個函數。 如果當網絡的層數越來越深的時候，由於網絡的退化現象（不妨假設擬合的是H(x)），難以訓練出來。 那么可以改為訓練\(F(x ...
深度學習模型。回想最初的時候，我們感覺（上手）MTL 比現在要困難很多，所以我希望在這里分享一些經驗總 ...
存儲模型始終無法形成單個文件，最初以為是機器中間斷電\休眠引起的，重復了3次之后，發現這個問題一直存在。（每一次都要跑8~9個小時啊，摔...） 解決辦法：tensorflow的版本回退到0.11版 https://github.com/tflearn/tflearn/issues ...
matlab沒有直接調用tensorflow模型的接口，但是有調用keras模型的接口，而keras又是tensorflow的高級封裝版本，所以就研究一下這個……可以將model-based方法和learning-based方法結合，產生很多更有趣的應用。 我的電腦配置參考前一篇博客 ...
MNIST 被喻為深度學習中的Hello World示例，由Yann LeCun等大神組織收集的一個手寫數字的數據集，有60000個訓練集和10000個驗證集，是個非常適合初學者入門的訓練集。這個網站也提供了業界對這個數據集的各種算法的嘗試結果，也能看出機器學習的算法的演進史，從早期的線性邏輯回歸 ...
本教程搭建集 Tensorflow、Keras、Coffe、PyTorch 等深度學習框架於一身的環境，及jupyter。 本教程使用nvidia-docker啟動實例，通過本教程可以從一個全新的Ubuntu系統快速搭建出GPU深度學習環境。 一、安裝依賴環境 1. ...
深度學習經典網絡總結 最近看的4篇經典深度學習的paper，總結一下。 一、AlexNet （一）成績 多倫多大學alex團隊ILSVRC-2012冠軍網絡 （二）網絡結構 5層卷積 + 3層全連接 （三）網絡特色 1、局部響應歸一化（LRN：Local ...
