深度學習框架學習一

結合Caffe程式碼，構建一個新的網路，通過一個copy的過程來學習，第一步通過實現執行MNIST 的cuda和C++版本，來學習cuda和深度學習框架。 MNIST的網路結構為： 網路中包含conv層，pool層，fc層。 C++版本的Mnist

Keras 深度學習框架介紹----一起來慢慢走進deep learning

IntroduceKeras是一個高階API，用Python編寫，能夠在TensorFlow、Theano或CNTK上執行。Keras提供了一個簡單和模組化的API來建立和訓練神經網路，隱藏了大部分複雜的細節。How to install keras?Keras 安裝的話需要

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（12）------Mnist識別和卷積神經網路LeNet

一、卷積神經網路的簡述 卷積神經網路將一個影象變窄變長。原本【長和寬較大，高較小】變成【長和寬較小，高增加】 卷積過程需要用到卷積核【二維的滑動視窗】【過濾器】，每個卷積核由n*m（長*寬）個小格組成，每個小格都有自己的權重值， 長寬變窄：過濾器的長寬決定的 高度變高：過濾器的個數決定的 &nb

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（13）------Mnist識別和卷積神經網路AlexNet

一、AlexNet：共8層：5個卷積層（卷積+池化）、3個全連線層，輸出到softmax層，產生分類。  論文中lrn層推薦的引數：depth_radius = 4，bias = 1.0 , alpha = 0.001 / 9.0 , beta = 0.75 lrn現在僅在AlexNet中使用，

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（13）------Mnist識別和卷積神經網絡AlexNet

net dev adding 筆記 learn 明顯 lex test info 一、AlexNet：共8層：5個卷積層（卷積+池化）、3個全連接層，輸出到softmax層，產生分類。 論文中lrn層推薦的參數：depth_radius = 4，bias = 1.0 ,

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（14）------VGGNet

一、VGGNet：5段卷積【每段有2~3個卷積層+最大池化層】【每段過濾器個數：64-128-256-512-512】 每段的2~3個卷積層串聯在一起的作用： 2個3×3的卷積層串聯的效果相當於一個5×5的卷積層，即一個畫素會跟周圍5×5的畫素產生關聯。【28*28的輸入經過一次5*5得到24*24，s=

TensorFlow深度學習框架學習（二）：TensorFlow實現線性支援向量機（SVM）

SVM的原理可以參考李航的《統計學習方法》 具體程式碼如下，程式碼都有註釋的 #1、匯入必要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf fro

Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（六）LeNet-5網路實現MNIST手寫數字集識別

使用LeNet-5模型實現MNIST手寫數字識別，其神經網路架構如下： 一、詳細介紹LeNet-5模型每一層的結構 第一層，卷積層 這一層輸入原始的影象畫素，接受的輸入層大小為32*32*1，第一個卷積層過濾器尺寸為5*5,共6個，不使用全0填

（windows10版）Tensorflow 實戰Google深度學習框架學習筆記（五）正則化

# 1. 生成模擬資料集import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = []label = []np.random.seed(0) #每次生成相同的隨機數# 以原點為

Tensorflow實戰Google深度學習框架-學習筆記

tensor:張量，是tensorflow的資料模型。在tensorflow中可以簡單理解為多位陣列，表示計算節點，是tensorflow管理資料的形式。但是在tensorflow中，張量的實現並不是直接採用陣列的形式，它僅僅是對運算結果的引用。 張量的三個主

Keras深度學習框架學習筆記系列（2）- Keras的安裝與配置

這裡主要講述Ubuntu16.04環境下Keras的安裝與配置，安裝過程基本上參考了Keras官方中文文件中的安裝說明，由於我只使用了CPU進行加速，因此忽略了CUDA開發環境及相應加速庫的安裝過程，

Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（五）TensorFlow持久化

TensorFlow模型持久化 模型持久化的目的：為了讓訓練完的模型可以在下次使用 TensorFlow提供了一個非常簡單的API來儲存和還原一個神經網路，這個API類就是tf.train.Saver類。以下是儲存TensorFlow計算圖的方法。 變數

Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（六）遷移學習

TensorFlow遷移學習的步驟 1、獲取（你要訓練的）資料集 2、獲取模型（bp檔案載入） 3、獲取遷移後的輸出張量bottleneck_tensor和輸入張量jpeg_data_tensor（這一步同時也會獲取jpeg_data_tens

TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001

imp bsp con `` ant In session 框架 constant # TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001 ### 測試TensorFlow環境是否安裝完成-----------------------------```import ten

一、深度學習框架究竟是什麼？

java深度學習框架Deeplearning4j實戰（一）BP神經網路分類器

1、Deeplearning4j 深度學習，人工智慧今天已經成了IT界最流行的詞，而tensorflow,phython又是研究深度學習神經網路的熱門工具。tensorflow是google的出品，而phython又以簡練的語法，獨特的程式碼結構和語言特性為眾多資料科學家和

基於深度學習框架的超解析度問題一之基本模型架構

目前在調研基於深度學習的觀點對超解析度問題的解決，對於其中的一些方法進行了一個大概的綜述，現將其總結如下： SRCNN 模型架構 SRCNN是深度學習用在超解析度上的開山之作。首先將圖片通過插值的方式放大到需要變換的尺寸。然後再將放大後的圖片放入到一個3層的卷積神經網路中，最終輸出一

深度學習框架Keras學習系列（一）：線性代數基礎與numpy使用（Linear Algebra Basis and Numpy）

又開一個新坑~~ 因為確實很有必要好好地趁著這個熱潮來研究一下深度學習，畢竟現在深度學習因為其效果突出，熱潮保持高漲不退，上面的政策方面現在也在向人工智慧領域傾斜，但是也有無數一知半解的人跟風吹捧，於是希望藉此教程，讓自己和讀者一起藉助keras，從上到下逐漸

深度學習框架Tensorflow學習筆記(一)

1.需要在會話中完成op 2.初始化操作 init = tf.global_variables_initializer() 3.fetch run多個op print(sess.run([mul,add])) 4.placeholder + feed_dict 

.NET深度學習框架ML.NET入門筆記（一）

ML.NET入門筆記 ML.NET機器學習框架是基於.NET core 2.x的,所以我們必須安裝.net core 2.x,然後順便安裝vs2017便於開發 1.建立專案 此例我們建立一個控制檯應用myApp,建立之後使用Nuget安裝 Mi