这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的ResNet网络，并在CIFAR-10数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。网络搭建ResNet原文：Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构。后续Kaiming He又对这一结构进一步研究改进（Iden...
我们来搭建一个早期的经典网络VGG16，数据集采用稍复杂的Cifar-10。该数据集Tensorflow同样提供了官方的加载方式(train_images, train_labels, test_images, test_labels) = load_CIFAR('/home/user/Documents/dataset/Cifar-10') train_labels = t...
Tensorflow 2.0用keras搭建一个简单的卷积神经网络，数据集也采用最简单的手写字符MNIST。首先，MNIST数据集tensorflow自身提供了加载函数(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()第一次运行时会自动下载到本地，如网络情况不好...
适合人群：有高等数学/线性代数/概率论基础的人群Github地址：https://nndl.github.io邱锡鹏教授知乎原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61591812目录 「第1章」：总体介绍了机器学习，深度学习的概要。 「第2章」：总体介绍了深度学习中的常见知识和术语。 「第3/4/5/6章」：介绍了模型结构，包括线性模型/前馈神经网络/卷积神经网络/循环神...
《神经网络与深度学习.pdf》PDF高清完整版-免费下载下载地址：网盘下载 备用地址：网盘下载内容简介《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到极少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等，这些算法都已在很多行业发...
一、分享python+最新高清经典教材及源码Python高性能编程（高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码）链接:https://pan.baidu.com/s/1AFSNn3kqNRIjBlN-iFMblA密码:5ttj《Python 游戏编程快速上手(第3版)》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码链接：https://pan.baidu.com/s/1uq8pF4LWS7aMuZdx...
加载 MNIST 数据集自动下载和读取数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 这里，mnist是一个轻量级的类，用numpy矩阵存储训练集、验证集、测试集，它也提供了方法...
本文介绍的是近来新的一种深度学习工具箱——AutoML和神经架构搜索（ Neural Architecture Search，NAS），它们是深度学习领域中新一任国王，以快速且简单粗暴的方式，并在不需要太多人为参与的情况下为我们的机器学习任务获得高精度模型。神经架构搜索（NAS）开发神经网络模型通常需要大量的模型工程，一般可以通过迁移学习快速搭建出一个“能用”的模型出来，但如果真的想要获得最佳性能...
典型的神经网络是由数千互连的人工神经元组成，神经元是构成神经网络的基本单位。这些神经元按顺序堆叠在一起，以称为层的形式形成数百万个连接。单位划分如下:输入单元：用于接收外部环境的信息；隐藏单元：隐藏层将所需的计算及输出结果传递给输出层；输出单元：输出信号表明网络是如何响应最近获得的信息。多数神经网络都是“全连接的”，也就是说，每一个隐藏单元和输出单元都与另一边的所有单元相连接。每个单元之间的连接称...
主要参考： Generative Adversarial Networks, link模型：对高斯分布样本进行生成。GAN原理GAN有2个子网络组成，一个是Generator，即生成网络，它以噪音样本为输入，通过学习到的权重，把噪音转变（即生成）为有意义的信号；一个是Discriminator，即判别网络，他以信号为输入（可以来自generator生成的信号，也可以是真正的信号），通过学习来判别信...
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