一、Python 原生类型TensorFlow接受了Python自己的原生数据类型，例如Python中的布尔值类型，数值数据类型（整数，浮点数）和字符串类型。单一值将转换为0维张量（标量），列表值将转换为1维张量（向量），列表套列表将被转换成2维张量（矩阵）等等，以下示例来自于TensorFlow for Machine Intelligence.t_0 = 19 # Treat......

XOR函数("异或"逻辑)是两个二进制值和的运算。当这些二进制值中恰好有一个为1时，XOR函数提供了我们想要学习的目标函数。我们的模型给出了一个函数，并且我们的学习算法会不断调整参数来使得f尽可能接近。在这个简单的例子中，我们不会关心统计泛化。我们希望网络在这4个点上表现正确。我们会影全部这4个点来训练我们的网络，唯一的挑战时拟合训练集。我们可以把这个问题当作回归问题，并使用均方误差损失函数。..

1、主题如果你是Vim的粉丝，并且不打算使用其他类型的编辑器，那么这篇教程将会比较适合你。这里将会详细介绍如何在Pycharm IdeaVim插件的帮助下下载、安装、使用Vim。至于有关Python编程以及Vim的用法，详见official website， Vim documentation。2、准备工作安装2.7或者更高版本的Pycharm3、下载安装IdeaVim插件在P...

好了，接下来我要做一个实际的深度学习图像分割的小项目，项目内容是从一堆拍摄海面的图片中将白浪花分割出来，这个项目的分割只对白浪花感兴趣，所以最后应该是01分割，非黑即白。目前收到800G左右的数据，视频格式，每段大约50分钟。首先要做的就是从这些视频中把每一帧的图片导出来，变成图片。这里首先有一个小插曲，我发现我的视频格式一开始虽然是mp4，但是用普通的播放器播放不了，这就很诡异。于是我下载了完美

tf.range(limit, delta=1, dtype=None, name='range')tf.range(start, limit, delta=1, dtype=None, name='range')创建一个数字序列。创建一个从start开始的数字序列，并以增量形式扩展，直到但不包括limit。得到的张量的d型是由输入推断出来的，除非它是显式提供的。与Python内置范围一...

只要模型是一层一层的，并使用AD/BP算法，就能称作 BP神经网络。RBF 神经网络是其中一个特例。本文主要包括以下内容：什么是径向基函数RBF神经网络RBF神经网络的学习问题RBF神经网络与BP神经网络的区别RBF神经网络与SVM的区别为什么高斯核函数就是映射到高维区间前馈网络、递归网络和反馈网络完全内插法一、什么是径向基函数1985年，Powell提出了多......

python中for _ in range () 中’_'的意思以斐波那契数列为例#求前20项的斐波那契数a = 0b = 1for _ in range(20):(a, b) = (b, a + b)print(a, end=' ')其中’_’ 是一个循环标志，也可以用i，j 等其他字母代替，下面的循环中不会用到，起到的是循环此数的作用就像C语言中...

import cv2img_path = 'frame_000001.jpg'img = cv2.imread(img_path)size = img.shape# ==>(224, 224, 3), type: tuple

BN 需要用到足够大的批大小（例如，每个工作站采用 32 的批量大小）。一个小批量会导致估算批统计不准确，减小 BN 的批大小会极大地增加模型错误率。加大批大小又会导致内存不够用。归一化的分类BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算N*H*W的均值LayerNorm：channel方向做归一化，算C*H*W的均值Instanc...

1、Attention机制的物理意义Attention机制源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性的关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。实现这一能力的原因是人类视网膜的不同部位，具有不一样的信息处理能力，即不同部分的敏锐度不同，人类视网膜中央凹部位具有最高的信息敏锐度。为了合理的利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后重点关注它。例如