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RSS订阅原创 Tensorflow实现：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
Tensorflow实现：图像描述—Show and Tell: A Neural Image Caption GeneratorIntroductionImage Caption是一个融合计算机视觉、自然语言处理和机器学习的综合问题，它类似于翻译一副图片为一段描述文字。该任务对于人类来说非常容易，但是对于机器却非常具有挑战性，它不仅需要利用模型去理解图片的内容并且还需要用自然语言去...
2018-02-24 00:11:29
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（10）——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练
Tensorflow学习笔记：CNN篇（10）——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练前序— 在前面的例子中，对使用已在ImageNet上训练好的VGGNet模型进行图像预测已经获得了成功，但是对于使用Tensorflow进行图片预测的人员来说，不是泛化的使用VGGNet在本身模型参数所带的1000个类别中判断所属或者近似的类别，而是对其更进一步的需求专精一项...
2018-02-14 23:26:40
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（8）——Finetuning，模型更为细化的保存与恢复
Tensorflow学习笔记：CNN篇（8）——Finetuning，模型更为细化的保存与恢复前序— 对于模型的保存和恢复，前文已经做了介绍，然而读者可能已经注意到，在设定的保存文件夹中有着4个不同的文件类型： 可以得知，根据需要每个文件类型都有其不同的用处，但是仅仅知道这些还不够，对于Tensorflow工作人员来说，需要更进一步了解不同文件所处的作用。存储文件的解读...
2018-02-14 22:36:45
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（9）——Finetuning，复用ImageNet的VGGNet进行图像识别
Tensorflow学习笔记：CNN篇（9）——Finetuning，复用在ImageNet已训练好的VGGNet进行图像识别前序— 到目前为止，对于模型的设计和训练，读者可能已经较为熟悉，如果读者已经能够使用设计出的模型进行训练并取得较好的结果，那么，恭喜你，你对Tensorflowd程序的编写已经可以说更上了一层台阶。 — 但是在实际工程或者商业使用中，模型的训练并不都是由程...
2018-02-14 17:35:14
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（7）——Finetuning，模型的保存与恢复
Tensorflow学习笔记：CNN篇（7）——Finetuning，模型的保存与恢复前序— 前文，我们介绍了VGGNet的组成结构，并在CIFAR-10数据集上进行了实现，本文着重介绍Finetuning的能力。Finetuning的意思是在已有模型之后进行参数和训练模型复用的缩写，也是真实工程应用中最常用的的是由既有模型的手段。实战Tensorflow模型的存储与恢...
2018-02-13 01:05:38
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（6）——CIFAR-10数据集VGG19实现
Tensorflow学习笔记：CNN篇（6）——CIFAR-10数据集VGG19实现前序— 这是一个基于Tensorflow的VGG19模型在CIFAR-10数据集上的实现，包括图像预处理，VGG19模型搭建和最终训练。VGG19模型— VGG网络与AlexNet类似，也是一种CNN，VGG在2014年的 ILSVRC localization and classifi...
2018-02-11 23:05:22
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（5）——CIFAR-10数据集VGG19实现（Keras版）
Tensorflow学习笔记：CNN篇（5）——CIFAR-10数据集VGG19实现（Keras版）完整代码import kerasimport numpy as npfrom keras.datasets import cifar10from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.mod...
2018-02-11 18:48:31
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（4）——CIFAR-10数据集LeNet实现（Keras版）
Tensorflow学习笔记：CNN篇（4）——CIFAR-10数据集LeNet实现（Keras版）完整代码from keras.datasets import cifar10from keras.models import Sequential, load_modelfrom keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Fl...
2018-02-11 18:46:57
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（3）——CIFAR-10数据集的CNN实现
Tensorflow学习笔记：CNN篇（3）——CIFAR-10数据集的CNN实现前序—在前面的介绍中，使用卷积神经网络对MNIST数据集做了应用，然而MNIST数据集仅限于对手写数字的识别，而且手写数字相对于自然物体和图片非常简单，也缺少相应的噪声和变换。 —本文将使用CNN对CIFAR-10数据集进行验证，同时会比较不同参数作用下卷积神经网络对准确率产生的影响。C...
2018-02-11 18:40:19
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（2）——CNN模型的模块化设计
Tensorflow学习笔记：CNN篇（2）——CNN模型的模块化设计前序—在上文的程序中为了反应CNN模型的基本结构，在编写时遵循了“由前向后，缺什么补什么”的思路。结果可以看到，程序也能较好地完成工作达到模型设计的目的，但是也可以看到，这种程序设计模式非常的臃肿，因此在本小节对程序进行重构。完整代码import tensorflow as tffrom t...
2018-02-11 14:18:48
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原创 Tensorflow学习笔记：CNN篇（1）——初识卷积神经网络
Tensorflow学习笔记：CNN篇（1）——初识卷积神经网络前序— 对于MNIST数据集来说，采用逻辑回归对数据进行辨别似乎已经达到极限，无法通过细枝末节的修补对其准确度做出更进一步的提高，因此本章开始放弃原有模型而采用全新的卷积神经网络对数据进行处理。 — 对于任意一个卷积网络来说，几个必不可少的部分为： （1）输入层：用以对数据进行输入 （2）卷积层：使用给定的核函数对输...
2018-02-11 14:06:20
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原创 python Matlab Engine安装教程
python Matlab Engine安装教程前述—最近本想着用python写一个STFFT（短时快速傅里叶变换）和Walwet（小波变换），上GitHub找了一圈没找着，发现只有Matlab版本，这里不得不佩服Matlab在科学计算的强大，当然还有其他很多牛逼的方面。 — 于是乎我就想python能不能调用Matlab写的.m文件呢，我又开始google，GitHub一顿找，找到了l
2018-01-24 20:16:51
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（Embedding Visualization）
Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（Embedding Visualization）前序— 前文中，我们说了过拟合现象，通过Dropout的方法进行缓解。 — 今天是我们三层全连接神经网络的最后一篇博文，我们先来回忆一下这一系列我们做了些什么： 单层神经网络 —> 三层神经网络 —> 交叉熵函数 —> Optimizer —>...
2018-01-07 12:24:03
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（8）——Mnist手写集改进版（过拟合与Dropout）
Tensorflow学习笔记：基础篇（8）——Mnist手写集改进版（过拟合与Dropout）前序— 前文中，我们在三层全连接神经网络中使用了Tensorboard对模型训练中的参数与模型架构进行可视化显示 — 本文我们来说一个相对简单的问题：过拟合 Reference：正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout，什么是过拟合？过拟...
2018-01-07 00:27:42
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（7）——Mnist手写集改进版（Tensorboard可视化）
Tensorflow学习笔记：基础篇（7）——Mnist手写集改进版（Tensorboard可视化界面）前序— 前文中，我们在三层全连接神经网络中使用了学习率随迭代次数增加而逐渐衰减的AdamOptimizer优化器来完成MNIST数据的分类问题，最终迭代计算20次，准确率超过0.98，同时掌握了如何写入Graph数据文件，并在Tensorboard查看。 — 本文我们将继续深入学习...
2018-01-06 00:25:43
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（6）——Mnist手写集改进版（Optimizer与Tensorboard）
Tensorflow学习笔记（6）——Mnist手写集改进版（Optimizer优化器与Tensorboard）前序— 前文中，我们将三层全连接神经网络的方差代价函数（二次代价函数）替换成交叉熵函数来完成MNIST数据的分类问题，最终迭代计算20次，准确率接近0.97，离我们预期的0.98甚至0.99依旧有差距。 — 本文我们在此基础上继续修改，主要有两个目标： （1）选用合适...
2018-01-05 16:34:55
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（5）——Mnist手写集改进版（交叉熵代价函数）
Tensorflow学习笔记：基础篇（5）——Mnist手写集改进版（交叉熵代价函数）前序— 前文中，我们的改进版本实现了一个三层（不包括输入层）全连接神经网络来完成MNIST数据的分类问题，输入层784个神经元，隐藏层500和300个神经元，输出层10个神经元，最终迭代计算20次，准确率接近0.96，本文我们在此基础上继续修改，将方差代价函数（二次代价函数）替换成交叉熵函数，看看有什...
2018-01-03 21:45:45
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（4）——Mnist手写集改进版（添加隐藏层）
Tensorflow学习笔记：基础篇（4）——Mnist手写集改进版（添加隐藏层）前序— 前文中，我们的初始版本实现了一个非常简单的两层全连接网络来完成MNIST数据的分类问题，输入层784个神经元，输出层10个神经元，最终迭代计算20次，准确率在0.91左右，本文我们采取添加隐藏层的方法进行训练，看看效果如何 Reference：前文博客：Mnist手写集初始版本计算流...
2018-01-03 20:27:26
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（3）——Mnist手写集初始版本
Tensorflow学习笔记：基础篇（3）——Mnist手写集初始版本前序— MNIST 手写数据集，作为一个经典的数据集，已经被大家所“嚼烂”, 无论是初学者还是高手，几乎都会用到它，网上的版本也是多种多样，绝大多是都是用CNN，因为公认速度快、识别准，当然对于初学者，显然一开始并不能理解CNN，更别说去运用它。 — 我将以一个初学者的角度，基于前两篇博文已经搭好的框架的基础上，...
2018-01-03 17:06:37
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归
Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归— 前文学习笔记（1）中说到线性回归并不能很好的拟合正弦的问题，loss函数值不甚理想，本文将在上文的Tensorflow程序中进行修改，框架结构不变，数据集也不变，仅把线性回归修改为多项式回归，看看最终效果如何~~ —废话少说，直接进入正题计算流程1、数据准备2、准备好placeholder3、初始...
2018-01-03 13:09:28
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原创 Tensorflow学习笔记：基础篇（1）——线性回归
Tensorflow学习笔记：基础篇（1）——线性回归准备工作— 正文开始之前，我先介绍一下我自己使用的Tensorflow环境，无论是Mac还是Windows，强烈推荐使用Anaconda，里面集成了大部分常用的程序包，不建议自己配 。 — 编译环境我选用PyCharm，官方有Community（免费版）和Professional（收费版）两种，各取所需~~ 当然，检查几个必要的...
2018-01-02 17:20:35
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3
完整工程案例：图像描述---Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
2018-02-24
图像描述--Show and Tell: A Neural Image Caption Generator
2018-02-24
DeepLab-ResNet-101
2018-02-21
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