卷積核：參數(shù)空間共享，卷積層提取空間信息。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：借助卷積核提取空間特征后，送入全連接網(wǎng)絡(luò)。 循環(huán)核：參數(shù)時(shí)間共享，循環(huán)層提取時(shí)間信息。 循環(huán)核按時(shí)間步展開 循環(huán)神經(jīng)...
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6.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN -
5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）全連接NN 每個(gè)神經(jīng)元與前后相鄰層的每一個(gè)神經(jīng)元都有連接關(guān)系，輸入是特征，輸出為預(yù)測(cè)的結(jié)果。 卷積 卷積計(jì)算可認(rèn)為是一種有效提取圖像特征的方法， 一般會(huì)用一個(gè)正方形的卷積核，...
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4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展
①自制數(shù)據(jù)集，解決本領(lǐng)域應(yīng)用②數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集③斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)，存取模型④參數(shù)提取，把參數(shù)存入文本⑤acc/loss可視化，查看訓(xùn)練效果⑥應(yīng)用程序，給圖識(shí)物 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)...
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3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速搭建使用八股搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 用Tensorflow API：tf.keras搭建網(wǎng)絡(luò)八股importtrain, testmodel = tf.keras.models.Seque...
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2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化tf.where() 條件語句真返回A，條件語句假返回Btf.where(條件語句，真返回A，假返回B) np.random.RandomState.rand() 返回一個(gè)[...
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1.1tensorflow基礎(chǔ)行為主義：基于控制理論，構(gòu)建感知-動(dòng)作控制系統(tǒng)； 符號(hào)主義：基于算數(shù)邏輯表達(dá)式，求解問題時(shí)候，先將問題抽象成表達(dá)式，在對(duì)表達(dá)式進(jìn)行求解； 連接主義：仿生學(xué)，模仿神經(jīng)元的連接關(guān)...
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2020-12-22 監(jiān)督學(xué)習(xí) 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 半監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí) 給機(jī)器訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是擁有”標(biāo)記“或者”答案的“ 非監(jiān)督學(xué)習(xí) 給機(jī)器的訓(xùn)練的數(shù)據(jù)沒有任何“標(biāo)記”或者“答案”對(duì)沒有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類--聚類分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，方...
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(二) python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之隊(duì)列(queue)篇
一.隊(duì)列類型介紹 python代碼實(shí)現(xiàn) (1).數(shù)組的方式實(shí)現(xiàn)隊(duì)列 (2).鏈表的方式實(shí)現(xiàn)隊(duì)列
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(一) python 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之棧（stack）篇一.棧結(jié)構(gòu)（stack） 棧類型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相當(dāng)于一個(gè)容器，其特點(diǎn)是先進(jìn)后出，因此棧具有以下幾個(gè)功能：壓棧即入棧，出棧，計(jì)算元素個(gè)數(shù)，返回棧頂元素,判空等操作。 因此將講個(gè)功能命...
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NumCpp — 高性能數(shù)學(xué)計(jì)算 C++ 庫(kù)(C++ 版本 Numpy)NumCpp 是一個(gè)高性能的數(shù)學(xué)計(jì)算 C++ 庫(kù)，它提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的 Numpy/Matlab 類似的接口。 NumCpp中的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是NdArray。它本質(zhì)上是一個(gè) 2...
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