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数据预测

研究CNTK(六):ResNet

2016 年 10 月 29 日 三符风云涌 发表回复

发挥图像识别的威力还是需要ResNet结构,最早是微软亚洲研究院提出的,这是可以达到90%以上识别率的网络结构 … 阅读全文 研究CNTK(六):ResNet →

CNTKDeep LearningResNet神经网络
数据预测

研究CNTK(五):ConvNet_CIFAR10.cntk、ConvNet_CIFAR10_DataAug.cntk

2016 年 10 月 29 日 三符风云涌 发表回复

从任务上来说,识别物体是最艰难的,因为物体大小开关都会发生灵活变化,传统的神经网络识别这个几乎是不可能的任务, … 阅读全文 研究CNTK(五):ConvNet_CIFAR10.cntk、ConvNet_CIFAR10_DataAug.cntk →

CNTKDeep Learning神经网络
数据预测

研究CNTK(四):ConvNet_MNIST.cntk

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 发表回复

可以看出结果为: Minibatch[1-10]: errs = 0.470% * 10000; ce = 0 … 阅读全文 研究CNTK(四):ConvNet_MNIST.cntk →

CNTKDeep Learning神经网络
数据预测

研究CNTK(三):MNIST识别之02、03、04

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 发表回复

与一个隐含层的神经网络不同的体现只在MODEL这里,它是这样定义的:    &n … 阅读全文 研究CNTK(三):MNIST识别之02、03、04 →

CNTKDeep Learning神经网络
数据预测

研究CNTK(三):MNIST识别之01_OneHidden.cntk

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 发表回复

# Parameters can be overwritten on the command line # f … 阅读全文 研究CNTK(三):MNIST识别之01_OneHidden.cntk →

CNTKDeep Learning神经网络
数据预测

CNTK研究(二):测试MNIST几种识别效果

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 发表回复

01_OneHidden,一个隐藏层,相当于简单的三层神经网络,直接用的RELU,效果不错。 Minibatc … 阅读全文 CNTK研究(二):测试MNIST几种识别效果 →

CNTKDeep Learning神经网络
数据预测

CNTK研究(一):MNIST的文件转换

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 4条评论

CNTK的MNIST例子中,它是一个py文件,首先是将图像文件转换为文本来表达,以方便CNTK中读取。 文件位 … 阅读全文 CNTK研究(一):MNIST的文件转换 →

CNTKDeep LearningMNIST神经网络
符咒法门

正一派授箓心印的千古之秘(下):炼将

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 发表回复

上文已经说过,将呢,就是那些众生所膜拜的神明,这句话有更深的含义,要牢牢记住。 而不同的人,与不同的神明缘分是 … 阅读全文 正一派授箓心印的千古之秘(下):炼将 →

法术道家文化
符咒法门

正一派授箓心印的千古之秘(上):源流

2016 年 10 月 27 日 三符风云涌 3条评论

参加授箓并成为一名正式的法官以外,其实其中还埋藏有很多的秘密,这里便是要说说这个问题。 唯一遗憾的是祖天师只为 … 阅读全文 正一派授箓心印的千古之秘(上):源流 →

法术道家文化
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