機器不學習：CNN和RNN在文本分類過程中的區別
機器不學習 jqbxx.com -機器學習、深度學習好網站 在最左邊的輸出層有兩個channel，每個channel是一個二維的矩陣，矩陣的列的長度等於語句sentence的長度（也就是sentence中的單詞個數，通過padding使得待分類的每個sentence都有相同的長度 ...
原文：機器不學習：CNN 入門講解1-什么是卷積
機器不學習 jqbxx.com 機器學習好網站 我們第一部分先講 Convolution，到底什么是卷積，別忙，大家都用過某美顏軟件吧， 比如我老婆新垣結衣： 美的不要的不要的。。。。。 然后我銳化了一下，變成如下圖所示： 我們會發現，銳化后的圖像邊緣細節的對比度加大了。 然后我強調邊緣，變成如下圖所示： 強調邊緣之后，圖像邊緣細節變的高亮，非邊緣圖像變動暗淡或者模糊，邊緣被突出。 我說你們，能 ...
2018-02-03 21:33 0 2160 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow.NET機器學習入門【7】采用卷積神經網絡（CNN）處理Fashion-MNIST
本文將介紹如何采用卷積神經網絡（CNN）來處理Fashion-MNIST數據集。 程序流程如下： 1、准備樣本數據 2、構建卷積神經網絡模型 3、網絡學習（訓練） 4、消費、測試 除了網絡模型的構建，其它步驟都和前面介紹的普通神經網絡的處理完全一致，本文就不重復介紹了，重點講一下模型 ...
機器學習篇：卷積神經網絡DNN和CNN
我對機器學習的某些方面還是欠缺了解，總感覺整理不下去，初步定下以下話題吧。 卷積神經網絡DN ...
【機器學習基礎】卷積神經網絡（CNN）基礎
最近幾天陸續補充了一些“線性回歸”部分內容，這節繼續機器學習基礎部分，這節主要對CNN的基礎進行整理，僅限於基礎原理的了解，更復雜的內容和實踐放在以后再進行總結。 卷積神經網絡的基本原理 前面對全連接神經網絡和深度學習進行了簡要的介紹，這一節主要對卷積神經網絡的基本原理進行學習和總結 ...
寫給程序員的機器學習入門 (八) - 卷積神經網絡 (CNN) - 圖片分類和驗證碼識別
這一篇將會介紹卷積神經網絡 (CNN)，CNN 模型非常適合用來進行圖片相關的學習，例如圖片分類和驗證碼識別，也可以配合其他模型實現 OCR。 使用 Python 處理圖片 在具體介紹 CNN 之前，我們先來看看怎樣使用 Python 處理圖片。Python 處理圖片最主要使用的類庫 ...
卷積神經網絡(CNN)學習筆記1：基礎入門
卷積神經網絡(CNN)學習筆記1：基礎入門 Posted on 2016-03-01 | In Machine Learning | 9 Comments | 14935 Views 概述 卷積神經網絡(Convolutional Neural ...
機器不學習：初識遷移學習
機器不學習 jqbxx.com-專注機器學習,深度學習,自然語言處理,大數據,個性化推薦,搜索算法,知識圖譜 雖然我不是專門研究遷移學習的，但是作為一個AI研究者，就如題圖吳老師所說，遷移學習極為重要，是必須要學習的，今天就先總結介紹一些遷移學習的基礎知識，目錄如下： 遷移學習一些概念 ...
深度學習：Keras入門(二)之卷積神經網絡(CNN)
說明：這篇文章需要有一些相關的基礎知識，否則看起來可能比較吃力。 1.卷積與神經元 1.1 什么是卷積？ 簡單來說，卷積(或內積)就是一種先把對應位置相乘然后再把結果相加的運算。(具體含義或者數學公式可以查閱相關資料) 如下圖就表示卷積 ...