發(fā)簡(jiǎn)信
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TensorFlow之驗(yàn)證碼的生成和檢測(cè)主要使用Tensorflow深度學(xué)習(xí)框架和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法實(shí)現(xiàn)對(duì)驗(yàn)證碼識(shí)別的功能。 步驟 1.captcha庫(kù)生成驗(yàn)證碼。2.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)...
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總結(jié)-在極客云使用GPU進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練圖形處理單元 (GPU) 可顯著加快許多深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程。用于圖片分類、視頻分析和自然語言處理等任務(wù)的訓(xùn)練模型涉及計(jì)算密集型矩陣乘法以及其...
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TensorFlow之使用RNN處理Mnist數(shù)據(jù)集
關(guān)于tf.nn.dynamic_rnn tf.nn.dynamic_rnn 函數(shù)是tensorflow封裝的用來實(shí)現(xiàn)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的函數(shù)...
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理解tf.name_scope()和tf.variable_scope()
tf.Variable與tf.get_variable() 1.使用tf.Variable時(shí)，如果檢測(cè)到命名沖突，系統(tǒng)會(huì)自己處理。使用tf.ge...
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深度學(xué)習(xí)之python實(shí)現(xiàn)RNN
最終結(jié)果如下： Error: [3.45638663]Pred: [0 0 0 0 0 0 0 1]True [0 1 0 0 0 1 0 1]...
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深度學(xué)習(xí)之RNN的改進(jìn)算法（LSTM、GRU、雙向RNN、Deep RNN）1.Gated Recurrent Unit(GRU)門控循環(huán)單元 GRU改變了RNN隱藏層單元使其更好的捕捉深層連接，并改善了梯度消失問題。 ...
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深度學(xué)習(xí)之序列模型1，序列模型應(yīng)用 輸入或者輸出中包含有序列數(shù)據(jù)的模型叫做序列模型。以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN為基礎(chǔ)建立的序列模型在自然語言處理，語音識(shí)別等領(lǐng)域中引起了...
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TensorFlow之使用訓(xùn)練好的VGG模型
對(duì)于讀取imagenet-vgg-verydeep-19.mat,python代碼為： 在python代碼中a是一個(gè)dict類型,長(zhǎng)度為3,對(duì)應(yīng)...
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TensorFlow之模型的保存和讀取
模型的保存：tf.train.Saver類中的save在訓(xùn)練一個(gè)TensorFlow模型之后，可以將訓(xùn)練好的模型保存成文件，這樣可以方便下一次對(duì)...