研究CNTK（六）：ResNet
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
月度归档：2016年10月
研究CNTK(五）：ConvNet_CIFAR10.cntk、ConvNet_CIFAR10_DataAug.cntk
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
研究CNTK（四）：ConvNet_MNIST.cntk
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
研究CNTK(三）：MNIST识别之02、03、04
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
研究CNTK(三）：MNIST识别之01_OneHidden.cntk
# Parameters can be overwritten on the command line # f … 阅读全文 研究CNTK(三）：MNIST识别之01_OneHidden.cntk
CNTK研究（二）：测试MNIST几种识别效果
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
CNTK研究（一）：MNIST的文件转换
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
正一派授箓心印的千古之秘（下）：炼将
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
正一派授箓心印的千古之秘（上）：源流
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