利炳根

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发布时间:2017-07-24 20:57:52

经典数据集CIFAR-10,60000张32x32彩色图像,训练集50000张,测试集10000张。标注10类,每类图片6000张。airplance、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck。没有任何重叠。CIFAR-100,100类标注。深度学习之父 Geoffrey Hinton和学生Alex Krizhevsky、Vinod Nair收集。图片源于80 million tiny images.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-24 20:56:27

载入MNIST数据集。创建默认Interactive Session。初始化函数,权重制造随机噪声打破完全对称。截断正态分布噪声,标准差设0.1。ReLU,偏置加小正值(0.1),避免死亡节点(dead neurons)。卷积层函数,tf.nn.conv2d,TensorFlow 2 维卷积函数,参数x输入,W卷积参数,卷积核尺寸,channel个数,卷积核数量(卷积层提取特.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-23 14:02:09

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),可以解决图像识别、时间序列信息问题。深度学习之前,借助SIFT、HoG等算法提取特征,集合SVM等机器学习算法识别图像。SIFT,缩放、平移、旋转、视角转变、亮度调整畸变的一定程度内,具有不变性。有局限性,ImageNet ILSVRC比赛最好结果错误率在26%以上,常年难以突破.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-22 14:08:08

隐含层,指除输入、输出层外,的中间层。输入、输出层对外可见。隐含层对外不可见。理论上,只要隐含层节点足够多,只有一个隐含层,神经网络可以拟合任意函数。隐含层越多,越容易拟合复杂函数。拟合复杂函数,所需隐含节点数,随隐含层数量增多指数下降。过拟合,模型预测准确率在训练集上升,在测试集下降。泛化性不.........【阅读全文】

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发布时间:2017-07-09 23:09:50

传统机器学习依赖良好的特征工程。深度学习解决有效特征难人工提取问题。无监督学习,不需要标注数据,学习数据内容组织形式,提取频繁出现特征,逐层抽象,从简单到复杂,从微观到宏观。稀疏编码(Sparse Coding),基本结构组合。自编码器(AutoEncoder),用自身高阶特征编码自己。期望输入/输出一致,使用高阶特征重构.........【阅读全文】

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