. np.c a, b 將列表或者數據進行合並，我們也可以使用np.concatenate 參數說明：a和b表示輸入的列表數據 .np.linspace , , N 將 和 之間的數分成N份 參數說明： 表示起始數據， 表示末尾數據，N表示生成的分數 .xx, yy np.meshgrid np.arange x.min , x.max , N , np.arange y.min , y.max ...
2019-03-07 16:46 0 791 推薦指數：
橫1. np.concatenate(list, axis=0) 將數據進行串接，這里主要是可以將列表進行x軸獲得y軸的串接 參數說明：list表示需要串接的列表，axis=0，表示從上到下進行串接 2.np.hstack(list) 將列表進行橫向排列 參數說明：list.append ...
1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name) # 根據bbox的y1,x1,y2,x2獲得net中的位置，將其轉換為14*14，因此為[14, 14, 512], 256表示轉換的個數，最后的維度為[256, 14, 14 ...
使用一維數據構造簡單卷積神經網絡 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 神經網絡對於一維數據非常重要，時序數據集、信號處理數據集和一些文本嵌入數據集都是一維數據，會頻繁的使用到神經網絡。我們在此利用一組一維數據構造卷積層-最大池化層-全連接層的卷積神經網絡。希望給大家使用 ...
最近在github上看到一個很有趣的項目，通過文本訓練可以讓計算機寫出特定風格的文章，有人就專門寫了一個小項目生成汪峰風格的歌詞。看完后有一些自己的小想法，也想做一個玩兒一玩兒。用到的原理是深度學習里的循環神經網絡，無奈理論太艱深，只能從頭開始開始慢慢看，因此產生寫一個項目的想法，把機器學習和深度 ...
概述 許多技術文章a都關注於二維卷積神經網絡（2D CNN）的使用，特別是在圖像識別中的應用。而一維卷積神經網絡（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然語言處理（NLP）中的應用。目前很少有文章能夠提供關於如何構造一維卷積神經網絡來解決你可能正面臨的一些機器學習問題。本文試圖補上 ...
傳統的神經網絡中采用的是BP算法，存在的主要問題： 數據獲取問題 我們需要依賴於有標簽的數據才能進行訓練。然而有標簽的數據通常是稀缺的，因此對於許多問題，我們很難獲得足夠多的樣本來擬合一個復雜模型的參數。例如，考慮到深度網絡具有強大的表達能力，在不充足的數據上進行訓練將會導致過擬合。 局部 ...
作者：凌逆戰 地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10763804.html 在看這兩個函數之前，我們需要先了解一維卷積(conv1d)和二維卷積(conv2d)，二維卷積是將一個特征圖在width和height兩個方向進行滑動窗口操作，對應 ...
以下截圖來自吳恩達老師深度學習第4周作業 重點是這句話 ...
