Shader的簡(jiǎn)介和基礎(chǔ) 什么是Shader Shader中文名為著色器，可以從兩個(gè)不同的方面來(lái)解釋 1:Shader是代碼實(shí)現(xiàn)的光照在物體表面微觀層面的模擬，使得最終的成像...
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Unity Shader教程-1 Shader的基礎(chǔ)知識(shí) -
從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-6 如何使用訓(xùn)練好的模型
前言 在使用Keras編程的時(shí)候，我們往往會(huì)將更多的精力放在如何解決實(shí)際的問(wèn)題上面。由于Keras高層封裝的好處，大部分低級(jí)的錯(cuò)誤都被避免了，對(duì)學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)減少了大量調(diào)試找錯(cuò)的時(shí)...
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從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-5 優(yōu)化你的模型前言 在第3篇教程里面，我們所編寫的CNN進(jìn)行分類的模型準(zhǔn)確度達(dá)到了80%。對(duì)于一個(gè)分類模型來(lái)說(shuō)，80%的準(zhǔn)確率不算很低了。但是，在現(xiàn)有的情況下，我們應(yīng)該如何優(yōu)化這個(gè)模型呢？...
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從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-4 通過(guò)TensorBoard分析模型前言 TensorBoard是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的可視化工具，能夠有效地展示Tensorflow在運(yùn)行過(guò)程中的計(jì)算圖、各種指標(biāo)隨著時(shí)間的變化趨勢(shì)以及訓(xùn)練中使用到的數(shù)據(jù)信息。通過(guò)使用...
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從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-2 準(zhǔn)備你的數(shù)據(jù)集
前言 2013年的時(shí)候，Kaggle發(fā)布了這樣的一個(gè)挑戰(zhàn)(https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats)： In this competitio...
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從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-3 實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前言 關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)內(nèi)容可以參考我前面寫的文章：從零開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)-18 CNN：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在了解了卷積網(wǎng)絡(luò)之后，不難發(fā)現(xiàn)，基本上所有的卷積網(wǎng)絡(luò)都是按照："卷積層->...
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從Keras開(kāi)始掌握深度學(xué)習(xí)-1 環(huán)境搭建與簡(jiǎn)單入門什么是Keras，為什么要學(xué)Keras 在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，有些人用的是MatLab，有些人用的Python。而使用Python的同學(xué)必定也用過(guò)Tensorflow、Py...
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)-1 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為例的入門本文由 沈慶陽(yáng) 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! TensorFlow相關(guān)概念 計(jì)算圖(Graph) 計(jì)算圖是TensorFlow中最基本的一個(gè)概念。在TensorFlow的程序...
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從零開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)-19 RNN：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本文由 沈慶陽(yáng) 所有,轉(zhuǎn)載請(qǐng)與作者取得聯(lián)系! 前言 相比于適合單個(gè)對(duì)象的卷積網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN），循環(huán)網(wǎng)絡(luò)（Recurre...
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