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全部文章（共58篇）

Tensorflow入门2

这篇博文主要是TensorFlow的一个简单入门，并介绍了如何实现Softmax Regression模型，来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别。然而，由于Softmax Regression模型相对简单，所以最终的识别准确率并不高。下面将针对MNIST数据集构建更加复杂精巧的模型，以进一...

2019-03-26

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Tensorflow入门

TensorFlow 简介 TensorFlow是Google在2015年11月份开源的人工智能系统（Github项目地址），是之前所开发的深度学习基础架构DistBelief的改进版本，该系统可以被用于语音识别、图片识别等多个领域。官网上对TensorFlow的介绍是，一个使用数据流图(...

2019-03-26

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深度学习的常见模型GAN

GAN的来源 14年Goodfellow提出Generative adversarial nets即生成式对抗网络，它要解决的问题是如何从训练样本中学习出新样本，训练样本是图片就生成新图片，训练样本是文章就输出新文章等等。 GANs简单的想法就是用两个模型，一个生成模型，一...

2019-03-26

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深度学习发展

深度学习的发展历程人工智能机器学习深度学习人工智能远在古希腊时期，发明家就梦想着创造能自主思考的机器。当人类第一次构思可编程计算机时，就已经在思考计算机能否变得智能（尽管这距造出第一台计算机还有一百多年）(Lovelace, 1842)。如今，人工智能（a...

2019-03-26

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深度学习的常见模型CNN

CNN的来源 CNN由纽约大学的Yann LeCun于1998年提出。CNN本质上是一个多层感知机，其成功的原因关键在于它所采用的局部连接和共享权值的方式。一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化，另一方面降低了过拟合的风险。CNN是神经网络中的一种，它的权值共享网络结构使...

2019-03-26

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集成学习中的Bagging和Boosting

在机器学习和统计学习中, 集成学习(Ensemble Learning)是一种将多种学习算法组合在一起以取得更好表现的一种方法。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成...

2019-03-26

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数字图像处理的常用方法

数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。数字图像处理常用方法图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。因此，往往...

2019-03-26

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Windows8.1&&10 安装 Tensorflow 遇到的问题

我是最近才开始学习深度学习的，导师让我把Tensorflow装一下。上网查了一下教程，发现在不同系统下安装tensorflow的情况不一样，由于我的电脑没有分盘，装虚拟机比较麻烦，所以最后还是想直接在Windows下装tensorflow。首先，根据网上的教程，发现要利用docker来安...

2017-09-16

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