利炳根

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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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发布时间:2017-07-09 15:09:50

ensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类。数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本。样本标注信息,label,10维向量,10种类one-hot编码。训练集训练模型,验证集检验效果,测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。
......【阅读全文】

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