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在尝试搭建了卷积神经网络后,的确可以通过一个简单的卷积神经网络实现某些应用。虽然卷积神经网络拥有强大的功能,但是并不能胜任所有的场景。在本篇博客中,我们将继续学习其它结构的神经网络。

另外,本文首先要阐述神经网络的保存和调用过程。这对于模型训练后进行其它场景下的应用是十分必要的。

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作为深度学习代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算而且具有深度结构的前馈神经网络。

理解卷积神经网络,就要理解什么是卷积和神经网络。对于神经网络的概念,在前述的文章中已经详细的介绍过,在这里不再做具体的介绍;而对于卷积这个概念,没有接触过一些信号处理类的专业书籍可能不是特别了解,在这里做一些简单的介绍。

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这系列博客文章将跟随莫烦老师学习的Tensorflow建立神经网络系列内容重新进行系统的整理和归纳。本人水平有限,在本文中若有不足之处,还请各位谅解。

另外,感谢莫烦老师出品的深度学习系列教程,我从该教程获益良多。希望越来越多的IT从业者能够分享自己的技术成长经历,也希望自己能够将技术成长路线记录下来和大家交流。

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