訓練模型 nsfw_data_scraper訓練 NSFW：不適合在工作場合出現的內容（英語：Not Safe/Suitable For Work，縮寫：NSFW）是一個網絡用語，多指裸露、暴力、色情或冒犯等不適宜公眾場合的內容。在給出含有上述內容的超鏈接旁標注 NSFW，用於警告觀看 ...

本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 　　按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...

一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...

一、前言 這篇卷積神經網絡是前面介紹的多層神經網絡的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網絡當中，通過卷積運算來由淺入深的提取圖像的不同層次的特征，而利用神經網絡的訓練過程讓整個網絡自動調節卷積核的參數，從而無監督的產生了最適合的分類特征。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細致一些 ...

訓練一個神經網絡往往只需要簡單的幾步： 准備訓練數據 初始化模型的參數 模型向往計算與向后計算 更新模型參數 設置相關的checkpoint 如果上述的每個步驟都需要我們寫Python的代碼去一步步實現，未免顯的繁瑣，好在MXNet提供了Module模塊來解決這個問題 ...

在進行訓練時，將圖像原原本本地作為input進行訓練是難以實現的，所以往往有以下兩種處理方案： Centercrop 分塊 分塊處理 對於分塊 ...

結果畫出的圖如上面所示。 主要步驟為： 第一：從原始數據中隨機性的抽取數據，然后進行數據探索分析數據，數據探索分析包括： 1.數據清洗 2.缺失值處理 3.數據變換 第二 ...

tensorflow搭建卷積神經網絡非常簡單，我們使用卷積神經網絡對fashion mnist數據集進行圖片分類，首先導包： 導入數據集： 查看圖片的shape維度： 輸出： 由於我們卷積神經網絡需要的是四維的數據，也就是一共 ...