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    【连载】深度学习笔记14:CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现

    在前几次笔记中,笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。从本次笔记开始,笔者在深度学习笔记中会不定期的对 CNN 发展过程中的经典论文进行研...

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    【连载】深度学习笔记13:Tensorflow实战之手写mnist手写数字识别

    上一讲笔者和大家一起学习了如何使用 Tensorflow 构建一个卷积神经网络模型。本节我们将继续利用 Tensorflow 的便捷性完成 m...

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    【连载】深度学习笔记12:卷积神经网络的Tensorflow实现

    在上一讲中,我们学习了如何利用 numpy 手动搭建卷积神经网络。但在实际的图像识别中,使用 numpy 去手写 CNN 未免有些吃力不讨好。...

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    【连载】深度学习笔记11:利用numpy搭建一个卷积神经网络

    前两个笔记中集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理,对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析,对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野...

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    【连载】深度学习笔记10:三维卷积、池化与全连接

    在上一讲中,我们对卷积神经网络中的卷积操作进行了详细的解读,但仅仅是对二维图像,即通道数为 1 的图像(灰度图)进行了卷积,对于三维或者更高维...

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    【连载】深度学习笔记9:卷积神经网络(CNN)入门

    前面的八篇学习笔记,基本上都是围绕着深度神经网络(DNN)和全连接网络(FCN)在学习。从本篇开始,将带着大家一起学习和研究深度学习的另一个主...

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    【连载】深度学习笔记8:利用Tensorflow搭建神经网络

    在笔记7中,笔者和大家一起入门了 Tensorflow 的基本语法,并举了一些实际的例子进行了说明,终于告别了使用 numpy 手动搭建的日子...

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    【连载】深度学习笔记7:Tensorflow入门

    从前面的学习笔记中,和大家一起使用了 numpy 一步一步从感知机开始到两层网络以及最后实现了深度神经网络的算法搭建。而后我们又讨论了改善深度...

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    【连载】深度学习笔记6:神经网络优化算法之从SGD到Adam

    从前面的学习中,带大家一起学会了如何手动搭建神经网络,以及神经网络的正则化等实用层面的内容。这些都使得我们能够更深入的理解神经网络的机制,而并...

个人介绍
人生再多的坎都是一种历练。