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RSS订阅原创 深度学习的优化方法及tensorflow实现
深度学习的优化问题深度学习的优化问题，主要是定义在训练集上的目标函数J(θ)最小，由于目标函数一般是非凸的，此处的最小一般是指一个相对最优的局部极小值。求解目标函数的最小值，可以通过梯度下降法更新模型的参数θ实现。梯度下降法有一个非常好懂的名字叫下山法，也就是在梯度的反方向（值下降的方向）更新参数。与梯度下降法密切相关的是学习率η，学习率决定了每一步沿梯度反方向更新的数值，学习率的选择不仅影响达...
2018-09-27 17:55:46
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原创 基于Tesseract-OCR4.0及VS2015的多字库扫描图像文字识别
（1）问题描述最近项目中遇到一个问题，扫描印刷体文字识别，其中需要识别的文字包括中文、拉丁文、英文。本来以为很轻松的利用开源库OCR就可以解决，结果使用Tesseract-OCR4.0同时导入多个字库进行识别，识别精度却惨不忍睹。找来Tesseract帮助文档关于初始化语言包的函数Init()的说明，其中有这样一段话：“The number of loaded languages is lim...
2018-09-04 15:21:59
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原创 详解Tensorflow数据读取Dataset与Iterator
目录tf.data的结构介绍（Dataset 与 Iterator）Dataset的使用详解（1）Dataset的属性（2）从内存中读取数据（3）从文件中读取数据（4）单元素及多元素处理（变换）（5）数据集处理（6）模型训练的相关数据设置Iterator的使用详解 （1）单次迭代（2）可初始化的迭代（3）可重新初始化的迭代（4...
2018-08-17 13:29:17
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原创 Internal Error： Blas GEMM launch failed 问题
Tensorflow程序运行中出现"Interal Error：Blas GEMM launch failed."，此错误主要是由于程序运行时GPU的空间不足而引起的。故一般出现此错误的时候，会发现程序提示的GPU freeMemory 很少，如下图所示。 出现显存不足的主要问题是Tensorflow默认申请可使用的全部显存，当tensorflow程序运行会话却没有...
2018-08-08 21:33:49
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原创 Linux下监视NVIDIA的GPU使用情况
工作小计：（1）Linux下可使用Nvidia自带的命令查看nvidia-smi查看显卡的数量及使用情况。（2）使用watch命令进行Nvidia显卡使用情况的查看watch命令使用格式及常用命令Usage: watch [options] commandOptions: -b, --beep beep if command has a non...
2018-07-21 11:29:27
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原创 Windows下CAFFE的配置与编译
（1）软件准备CAFFE源码：https://github.com/Microsoft/caffe；CUDA及cuDNN:https://developer.nvidia.com/cudnn，CUDA及cuDNN的下载需要注册账户；同时，可通过以下网站查询CUDA支持的GPU型号及计算能力，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。编译支持GPU计算的C...
2018-07-18 14:53:34
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原创 N-Queens求解
class Solution {public: vector<vector<string>> solveNQueens(int n) { //初始化棋盘，都为空 string point(n,'.'); vector<string> sample(n,point); vector<...
2018-07-16 22:59:05
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Text classification with movie reviews 数据
2018-08-10
空空如也
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