發(fā)簡信
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Deep_in_mnist 3：使用TensorFlow搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LeNet-5）識(shí)別mnist手寫數(shù)字（正確率99.29%）這是我Deep_in_mnist系列的第三篇博客 注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運(yùn)行，原始的.ipynb文件可以在我的...
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Numpy：取消numpy數(shù)組默認(rèn)以科學(xué)計(jì)數(shù)法顯示
描述 我們?cè)谧鰯?shù)據(jù)分析的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)讀取文件的數(shù)據(jù)之后轉(zhuǎn)換成np.ndarray對(duì)象，但是np.ndarray經(jīng)常默認(rèn)以科學(xué)計(jì)數(shù)法顯示，比如： ...
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Deep_in_mnist 1：自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別mnist手寫數(shù)字（正確率91.4%）
縮寫ML：機(jī)器學(xué)習(xí)Machine LearningNN：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Neural NetworkANN：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Artificial Neura...
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Deep_in_mnist 2： 使用TensorFlow搭建ANN識(shí)別mnist手寫數(shù)字（正確率97.49%）這是我Deep_in_mnist系列的第二篇博客 注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運(yùn)行，原始的.ipynb文件可以在我的...
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TensorFlow：保存和提取模型描述 在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的時(shí)候，當(dāng)模型訓(xùn)練完之后，確切地說當(dāng)訓(xùn)練的session關(guān)閉之后，我們訓(xùn)練出來的模型參數(shù)會(huì)全部丟失，從而無法有效復(fù)用模型...
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TensorFlow： InternalError: Blas GEMM launch failed
描述 我的環(huán)境是Jupyter Notebook，Python3.5，使用的是TensorFlow-gpu，1.9.0版本 目前我遇到的Inte...
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ML：自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識(shí)別mnist手寫數(shù)字（準(zhǔn)確率92.11%）注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運(yùn)行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主頁上下載 https://githu...
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Numpy：常用的線性代數(shù)計(jì)算方法
不間斷更新 注：以下運(yùn)算的對(duì)象a, b, c均為numpy.ndarray，并稱其為numpy數(shù)組，簡稱數(shù)組 單個(gè)數(shù)組運(yùn)算 a.shape = ...
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Python3：pickle加載文件產(chǎn)生UnicodeDecodeError
描述 我在做mnist項(xiàng)目的時(shí)候，需要讀取mnist.pkl.gz文件，找到示例代碼如下： Bug_1. 沒有cPickle這個(gè)模塊 CPick...