在Linux操作系统下的安装安装环境Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操作系统，应用非常广泛，如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机

所谓的统计学的范畴其实就是基于庞大的数据库，基于强大的算力，找出人们行为和习惯的确定性部分，再通过机械化的呈现来代替原本需要人做的事情——因为只有人工智能真正“智能”，而非“机械”，它才能真正成为第四次工业革命的“颜值担当”，最终为下一个时代增色。题图来自Unsplash，基于CC0协议全文共 3033 字，阅读需要 6 分钟—————— BEGIN ——————有关人工智能的话题...

在Linux操作系统下的安装安装环境Tensorflow的支持列表里是没有Windows的。虽然可以用Docker来实现在Windows上运行，但小问题很多，它支持的最好的还是基于unix内核的系统，如Linux，因此我们最好还是安装一个Linux的环境来运行它。Linux是一款免费的开源操作系统，应用非常广泛，如著名的Android就是基于Linux改进的一款针对手机

所谓的统计学的范畴其实就是基于庞大的数据库，基于强大的算力，找出人们行为和习惯的确定性部分，再通过机械化的呈现来代替原本需要人做的事情——因为只有人工智能真正“智能”，而非“机械”，它才能真正成为第四次工业革命的“颜值担当”，最终为下一个时代增色。题图来自Unsplash，基于CC0协议全文共 3033 字，阅读需要 6 分钟—————— BEGIN ——————有关人工智能的话题...

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这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convolution和pooling分别作为两层看待。1.CNN的结构这个两层CNN的结构如下：图一各个变量的含义如下（和代码中的变量名是一致的）images:输入的图片，一张图片是28*28，min

从图像分类到图像分割卷积神经网络（CNN）自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从而有助于识别性能的提高。这些抽象的特征对分类

本人再用terminal终端进行操作时候，发现自己平时使用的GPU被占用了，teamviewer用因为商业化而被禁用，参考别人的程序来终止使用GPU的程序，如下：首先，我们在终端输入nvidia-smi：nvidia-smi在下面的Processes框框里，我们可以看到正常进行的进程，最左边一列是GPU的ID，第二列是我们待会需要用来终止进程的PID当我们想要终止其中某个/或几...

原文地址 ELM(Extreme Learning Machine)是一种新型神经网络算法，最早由Huang于2004年提出【Extreme learningmachine: a new learning scheme of feedforward neural networks】。elm特点是...

由于经常要使用tensorflow进行网络训练，但是在用的时候每次都要把模型重新跑一遍，这样就比较麻烦；另外由于某些原因程序意外中断，也会导致训练结果拿不到，而保存中间训练过程的模型可以以便下次训练时继续使用。所以练习了tensorflow的save model和load model。参考于http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-