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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）
找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类...
上一篇文章总结了Keras的基本使用方法，相信用过的同学都会觉得不可思议，太简洁了。十多天前，我在github上发现这个框架的时候，关注Keras的人还比较少...
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开...
@blog:http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43226127
之前我一直在使用Theano，前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记，当时已经觉得Theano用起来略显麻烦，有时想实现一个...
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结合文献『Deep Learning for Computer Vision』， 以下讲讲卷积神经网络的一些注意点和问题。
1.3 Dropout层 为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层...
由于之前KNN分类器的缺点，让我们很自然地去寻找有更加强大地方法去完成图像分类任务，这种方法主要有两部分组成： 评分函数（score function）...
顾名思义，就是给定一个图像，判断出它属于哪一个类。通常通过带有标签的数据作为训练集用各种方法进行训练， 然后在测试集上进行测试，预测出最可能的类别（标签）。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模...
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HD...
《统计学习方法》中指出，机器学习的三个要素是模型，策略和优算法，这当然也适用于深度学习，而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的，先建立深度模型，然后选用...
python下对图像进行批处理少不了读取文件夹下的全部图像，下面就以具体实例分享下对文件夹下的特定格式图像全部读取并转化为数组保存的代码，代码详解请见注释 ...
这里的代码是截取的我的代码片段，或许难以阅读，有不理解的地方欢迎交流 ---- 生成空列表及末尾添加 x=[] x.append(img_path[j]) ...
现在，c这个tuple不能变了，它没有append()，insert()这样的方法。但你可以使用c[0]，c[-1]，但不能赋值成另外的元素。 因为tupl...
5. 返回目录中所有JPG 图像的文件名列表，直方图均衡化，平均图像，主成分分析等
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