深度学习入门笔记6 tensorflow学习
TensorflowTensorflow简介TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和工程师开发的，可为机器学习和....
深度学习入门笔记7 手写数字识别 续
手写数字识别2这次，我们使用CNN来实现手写数字识别。CNN主要的层次：输入层卷积层激励层池化层全连接层CNN（Convolutional neural network），即卷积神经网络。卷积为理解为一个信号与另外一个信号进行叠加，产生新的信号的过程。在卷积神经网络中，可认为具有固定权重的滑动窗口与原窗口的数据进行对位相乘再相加的过程。卷积的过程：http://cs231n.github.io/....
深度学习入门笔记7 手写数字识别
手写数字识别MNIST数据集（修改的国家标准与技术研究所——Modified National Institute of Standards and Technology），是一个大型的包含手写数字图片的数据集。该数据集由0-9手写数字图片组成，共10个类别。每张图片的大小为28 * 28。加载必要的库。import tensorflow as tf from tensorflow.exampl....
深度学习入门笔记5 Facebook营销组合分类预测
Facebook营销组合分类预测背景信息在Facebook注册用户超过20亿人，每天会产生超过百亿条的消息、近10亿张新图片，借助大数据技术，Facebook可以跟踪用户网络行为、进行面部识别和标注、分析用户喜好等等，从而向广告客户的市场营销人员展示受众对于品牌、事件、活动和主题的反应。Facebook实际上已经成为一家大数据驱动的广告公司。为了展示其收集和挖掘大数据的能力，Facebook找伦....
深度学习入门笔记4 深度神经网络
多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-Layer Perceptron）结构。 多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经....
深度学习入门笔记3 自适应神经元
自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——Adaptive Linear Neuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果前进行更新，感知器在最终结果后进行更新。损失函数：自适应神经元使用SSE最为损失函数，感知器没有损....
深度学习入门笔记2 梯度下降
梯度下降概念import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False import numpy as np %matplotlib tk# 给定一个初始值（是什么不重要），然后根....
深度学习入门笔记1 感知器
深度学习基本概念深度学习是机器学习算法中的一类，其源于人工神经网络的研究。深度学习广泛应用在计算机视觉，音频处理，自然语言处理等诸多领域。深度可以理解为数据计算转换的层数。机器学习&深度学习深度学习可以看做是机器学习的一个研究领域（没有严格的定义）。目前，机器学习主要处理结构化数据，而深度学习主要处理非结构化数据。神经元深度学习从生物学中受到启发，其灵感来自于人脑的神经网络。 神经网络可....
深度学习入门笔记系列 8 篇 ( 集合 )
一直有读者加小詹微信 ，总喜欢称呼我为『 大佬 』。我想 ，你一定是对我有什么『 误解 』。其实 ，我也是入门级别 ，原创文章也都是自己边学习边总结的好嘛 ~ 所以 ，以后大家称呼我『 小詹 』就好噢 ！小詹研究生尚未开题 ，实验室的研究方向是计算机视觉 。我们知道的 ，计算机视觉当前有两个大的方向 ，一个是用传统的计算机视觉技术 ，一个是利用深度学习方法 。谈不上哪个更好 ，想着为开题准备 ，....
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