q17686617156-CSDN博客

原创 TensorFlow个人学习（回归模型）

Softmax回归介绍我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。这是一个使用softmax回归（softmax regression）模型的经典案例。softmax模型可以

2017-06-15 20:17:35 478

原创 TensorFlow个人学习（训练 MNIST 数据）

（看了TensorFlow中文社区和极客学院的教程之后，来总结下TensorFlow的例子mnist）新建input_data.py，用于下载 MNIST 数据集并且当做输入，具体见下面代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __futu

2017-06-11 12:16:32 390

原创 TensorFlow个人学习（下载安装&简单代码例子）

（由于项目最终决定使用TensorFlow，所以博客来总结学习TensorFlow）下载和安装：由于TensorFlow也官方支持windows了，省去了很多功夫，安装就更简单了。TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安

2017-06-08 19:18:25 4431

原创计算机图形学实验————漫游三维迷宫

（我们方向课的实验，发出来跟大家交流下）设计一个OpenGL程序，创建一个三维迷宫，支持替身通过一定交互手段在迷宫中漫游。基本功能包括： 1、迷宫应当至少包含10 * 10 个Cell，不能过于简单，下图给出一种示例。 2、读取给定的替身模型，加载到场景中。 3、键盘方向键控制替身转向与漫游。 4、有碰撞检测，替身不应当穿墙。 5、支持切换第一视角

2017-05-02 22:06:03 4704 12

原创个人学习总结一机器学习入门（十）

（还有两周多的时间了，抓紧进度）Sparse Coding稀疏编码如果我们把输出必须和输入相等的限制放松，同时利用线性代数中基的概念，即O = a1*Φ1 + a2*Φ2+….+ an*Φn， Φi是基，ai是系数，我们可以得到这样一个优化问题：Min |I – O|，其中I表示输入，O表示输出。通过求解这个最优化式子，我们可以求得系数ai和基Φi，

2017-06-04 20:29:25 289

原创个人学习总结一机器学习入门（九）

（节日快乐，昨天刚过完端午明天又是儿童节）Deep Learning的常用模型或者方法1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。自然地，我们就得到了输入I的几种不同

2017-05-31 22:52:10 277

原创个人学习总结一机器学习入门（八）

好了，到了这一步，终于可以聊到Deep learning了。上面我们聊到为什么会有Deep learning（让机器自动学习良好的特征，而免去人工选取过程。还有参考人的分层视觉处理系统），我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达。那么多少层才合适呢？用什么架构来建模呢？怎么进行非监督训练呢？一、Deep Learning的基本思想假设

2017-05-26 11:00:06 518

原创个人学习总结一机器学习入门（七）

（项目的时间已经过了一半，今天继续更新总结机器学习方面知识）我们都知道，特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。如果数据被很好的表达成了特征，通常线性模型就能达到满意的精度。那对于特征，我们需要考虑什么呢？关于特征1、特征表示的粒度学习算法在一个什么粒度上的特征表示，才有能发挥作用？就一个图片来说，像素级的特征根本

2017-05-25 23:43:32 220

原创个人学习总结一机器学习入门（六）

（项目正常进行，接着来说SVM）上一篇简单说了支持向量机的用处，要解决的问题，从直观问题到数学推论和消除w，转换为 αi 的求解的优化SVM算法（SOM算法）。这一篇接着来总结下SVM算法。1. SVM种类有哪些，适用场景及优缺点SVM的空间复杂度：SVM 是所占内存，是样本数据量的平方。《A Tutorial on Support Vector Mac

2017-05-19 23:08:28 362

原创个人学习总结一机器学习入门（五）

（继续更新）前面介绍了下机器学习的领域，其间稍微讲了讲计算机视觉、模式识别、深度学习，下面准备讲讲方法。这一篇就简单说说最近刚学习的总结下支持向量机（Support Vector Machine,SVM）。支持向量机（Support Vector Machine,SVM）支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的

2017-05-18 23:00:57 404

原创个人学习总结一机器学习入门（四）

（以后没有特殊情况还是两篇博客分开更比较好，都放在周末时间太紧张了）好了进入正题，上一篇简单讲了讲计算机视觉以及和数字图像处理、计算机图形学和机器学习的区别和联系，这一篇打算主要来讲讲深度学习。

2017-05-13 16:23:24 377

原创个人学习总结一机器学习入门（三）

（项目正常进行着，博客因为这周考试实验比较多的原因，留到周末来更新）上一篇讲到了模式识别，这篇就主要说说计算机视觉吧，首先也是看看计算机视觉到底是什么。-------以上取自百度百科我觉得，计算机视觉=图像处理+机器学习。"图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字

2017-05-13 14:59:43 408

原创个人学习总结一机器学习入门（二）

（项目进入筹划阶段了，第一周已经快过去了，周一将会再次开会，博客继续更新）上一篇简单讲了讲机器学习，也算是开篇的简介吧，算是开胃小菜，有利接下来主食的消化。这一篇呢，思前想后，最后想细细讲讲模式识别的部分，因为一是上篇也略略一提，二是我觉得我们项目也需要这一部分的概念，会涉及到这一相关领域。

2017-05-06 23:50:37 531

原创个人学习总结一机器学习入门（一）

因为要开始一个有关于机器学习的项目，所以又开始着手继续学习机器学习方面的知识，在了解这方面的知识的时候，从一个博主的博客那里，看到博主总结了一句话深感认同，借来引用下：机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(规律)，并利用此模型预测未来的一种方法。可能不了解机器学习的同学一看这句话会有点懵，摸不到头脑的感觉，更体会不到里面语言总结的精妙，所以我来用我们的项目实例来具体化一下

2017-05-05 22:24:04 408

_肆肆捌玖.的博客