代价函数现在来讨论神经网络模型的代价函数。首先有如下定义：L：网络中的层数$s_l$ ：第l层中的单元数（不包括偏差单元）K：输出单元个数我们记$h_Θ(x)_k$ 表示第k个输出单元。回顾在逻辑回归中，我们使用如下代价函数：$J(θ) = - \frac{1}{m} \displaystyle \sum_{i=1}^m [y^{(i)}\log (h_θ (x^{(i)})) + (1 - y^...
0维的数组，就是一个数据，称之为标量Scalar；1维的数组，称为向量Vector；2维的数组，称为矩阵Matrics；3维及以上的数组，称为张量Tensor。Tensorflow的运行需要一个Session对象。sess = tf.Session()标量Scalar标量是指只有一个数字的结构。我们尝试将一个整数赋给一个Tensorflow的常量，看看是什么效果： >>> a1...
机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表人工智能、深度学习与 Tensorflow 相关书籍、课程、示例列表是笔者 Awesome Links 系列的一部分；对于其他的资料集锦、模型、开源工具与框架请参考 DataScienceAI Links Series。本文推荐的部分开源书籍可以前往 Awesome-CS-Books-Warehouse 便捷翻阅，或者前往 AI CheatShee...
卷积神经网络（Convolutional Neural Network/CNN）从计算机的角度来看，图像实际上是一个二维矩阵，卷积神经网络所做的工作就是采用卷积、池化等操作从二维数组中提取特征，并对图像进行识别。理论上来说，只要是能转换成二维矩阵的数据，都可以利用卷积神经网络来识别和检测。卷积神经网络一个普通的卷积神经网络由各种层按顺序堆叠而成，这些层主要分三类：卷积层、池化层和全连接层。激活函数...
尝试使用过各大公司推出的植物识别APP吗？比如微软识花、花伴侣等这些APP。当你看到一朵不知道学名的花时，只需要打开植物识别APP，拍摄一张你所想辨认的植物照片并上传，APP会自动识别出该花的品种及详细介绍，感觉手机中装了一个知识渊博的生物学家，是不是很神奇？其实，背后的原理很简单，是一个图像分类的过程，将上传的图像与手机中预存的数据集或联网数据进行匹配，将其分类到对应的类别即可。随着深度学习方法...
神经网络的结构经典的神经网络由输入层，隐藏层和输出层组成；其中隐藏层可以多层，输入输出层只能各一层；通常输入层和输出层的神经元个数是定的，隐藏层的神经元个数由权重W的大小决定。和神经网络中其他层不同，输出层的神经元一般不会有激活函数，最后的输出层大多用于表示分类评分值。这些层也叫全连接层（fully-connected layer），因为前后两层的神经元是完全成对连接的，但是在同一层内的神经元之间...
安装依赖 sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev cmake python-dev python-numpy python-tk libtbb-dev libe...
卷积神经网络的概念卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，响应一部分覆盖范围内的周围单元，适合大型图像处理。包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。使用卷积神经网络训练MNIST数据集 import tensorflow as tf import numpy as np ...
通信协议网络通信协议是一种网络通用语言，为连接不同操作系统和不同硬件体系结构的互联网络引提供通信支持，是一种网络通用语言。应用层协议名称注释HTTPHypertext Transfer Protocol 超文本传输协议，显示网页DNSDomain Name System 域名系统FTPFile Transfer Protocol 文件传输协议SFTPSSH File Transfer Protoc...
最常用的快捷键Command + E 在最近操作过的文件中跳转Command + 1 隐藏左侧文件栏Command + shift + a 搜索影藏的 Tab ，可以开启Comma...
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