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博客:CNN
    前几篇博客写了如何处理数据,如何把用自己的数据训练VGG-16,如何把训练好的模型保存。而在实际应用中,并不是所有的操作都是为了分类的,有时候需要提取图像的特征,那么怎么利用已经保存的模型提取特征呢?    “桃叶儿尖上尖,柳叶儿就遮满了天”     测试数据转换成tfrecords,教程:点击打开链接...
ZYNQ简介 ZYNQ系列是Xilinx推出的高端嵌入式SoC,其在片上集成了ARM处理器和FPGA。ZYNQ与传统的嵌入式CPU相比,具有强大的并行处理能力。开发人员利用FPGA强大的并行处理能力,不仅可以解决多种不同信号处理应用中的大量数据处理问题,而且还能通过加入更多外设来扩展处理系统的功能。ZYNQ通过引...
一、文本分类 历史 上世纪 50 年代:专家规则(pattern) 上世纪 80 年代:知识工程建立专家系统 上世纪 90年代后:统计学习方法,人工特征工程 + 浅层分类模型 特征工程 机器学习的目标是把数据转换成信息,再提炼到知识的过程。特征工程没有很强的通用性,主要要结合对特征任务的理解,主要分为...
本文参考了经典的LeNet-5卷积神经网络模型对mnist数据集进行训练。LeNet-5模型是大神Yann LeCun于1998年在论文"Gradient-based learning applied to document recognition"中提出来的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。下图...
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 * 读取图片文件 * 产生用于训练的批次 * 定义训练的模型(包括初始化参数,卷积、池化层等参数、网络) * 训练 1 读取图片文件 <> 1 def get_files(filename): 2 class_train = [] 3 label_trai...
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