第六章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN和RNN的對比：CNN: 借助卷積核(kernel)提取特征后，送入后續(xù)網(wǎng)絡(luò)(如全連接網(wǎng)絡(luò) Dense) 進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測等操作。CNN 借助卷積...
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tensorflow2學(xué)習(xí)筆記第五章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5.1卷積計算過程 因?yàn)槿B接網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)參數(shù)量過大導(dǎo)致過擬合，所以不會將原始圖像直接輸入，而是先對特征進(jìn)行提取，再將提取到到特征輸入全連接網(wǎng)絡(luò)...
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第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓展 4.1總覽 對第三章對6步進(jìn)行拓展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5 acc/lo...
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第三章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股 3.1搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)sequential（上層輸出就是下層輸入的順序網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)） 使用tensorflow的API:tf.keras搭建網(wǎng)絡(luò)六步法：第一步：i...
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tensorflow2學(xué)習(xí)筆記第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 2.1預(yù)備知識 1.tf.where():條件語句真返回A，條件語句假返回B,tf.where(條件語句，真返回A，假返回B),舉例如下： 結(jié)果如下： n...
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tensorflow2學(xué)習(xí)筆記第一章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算 1.1張量生成 Tensorflow中的tensor表示張量，是多維數(shù)據(jù)，多維列表，用階表示張量的維度。0 階張量叫做標(biāo)量，表示的是一個單獨(dú)的數(shù)，如 12...
