深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类

    深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记     例：          keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, ac

Keras自定义评估函数

  1. 比较一般的自定义函数： 需要注意的是，不能像sklearn那样直接定义，因为这里的y_true和y_pred是张量，不是numpy数组。示例如下： from keras import backend def rmse(y_true, y_pred): return backend.sqrt(backend.mean(backend.square(y_pred - y_true), axis=-1))   用的

动手学深度学习PyTorch版-task01

优化函数 - 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numerical solution）。 在求数值解的优化算法中，小批量随机梯度下降（mini-batc

Caffe源码精读 – 5 – Caffe Layers之data_layer(数据层

Class_4 Caffe Layers之data_layer(数据层)   1. 概述 data_layer稍微有些深， 分别是Layer->BaseDataLayer->BasePrefetchingDataLayer->DataLayer。结构图如下：       2. InternalThread InternalThread实际上是封了一层boost的thread，相对理解起来比较简单。

检测到目标URL存在http host头攻击漏洞 IIS整改

微软推出了一款URL 重写模块工具，可对请求URL进行过滤处理，此工具需要自行安装，下面提供工具下载地址：  下载地址 下载完成后双击程序一直点击下一步安装即可。 然后重新启动iis管理工具，此时可以看到IIS栏下有一个URL重写工具。 双击URL重写功能，然后在URL地址入站规则栏上添加规则。 选择请求阻止。 参照下图进行配置规则，主机头那填写好网站域名或ip即可，然后点击确定。 此时双击刚创建的规则。 在请求的URL选

caffe make 编译

其实嘛，出现这个的原因在于，已经编译过啦，没有任何改动，那还烦劳编译啥呢。   那Linux又是如何知道已经编译过了呢？ 那就要看makefile的规则啦。makefile的规则是所想产生的文件需要依赖很多 .o文件。若文件没有改动，.o文件也没有改动，则Linux认为，我不需要对所有的文件做任何事情。   那如何让make重新编译源文件呢？ 有时候，因为系统的不同，导致运行库版本不同，则需要重新编译源文件。方法如下： &

编译caffe-gpu-cuda及cudnn-tar 下载地址

y下载 https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip gcc　　 caffe安装 有2个问题 ：1，镜像系统类型，版本要求2，是否使用cudnn(gpu) caffe要调用cudnn部分文件编译 (如用，cuda cudnn版本要求) ubuntu1604-py35-nvidia-tensorflow1.1

简单神经网络TensorFlow实现

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess:

目标检测框架｜又一新框架来袭，关系网络用于目标检测（文末附源码）

目标检测框架｜又一新框架来袭，关系网络用于目标检测（文末附源码） 原创 Edison_G 计算机视觉研究院 今天 广告 21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解(博文视点出品) 作者：何之源 京东     目标检测 导 读 目前大部分的目标检测算法都是独立地检测图像中的目标，如果模型能学到目标之间的关系显然对于检测效果提升会有很大的帮助，因此作者希望在检测过程中可以通过利用图像中

深度学习：GAN 对抗网络原理详细解析（零基础必看）

深度学习：GAN 对抗网络原理详细解析（零基础必看） 什么是GAN网络 GAN的意义及应用场景 GAN的基本网络结构 如何优化网络（定义损失） GAN网络的局限性 一个小栗子 什么是GAN网络 GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是对抗式神经网络。对抗神经网络其实是两个网络的组合，可以理解为一个网络生成模拟数据（生成网络Generator），另一个网络判断生成的数据是

keras—多层感知器识别手写数字算法程序

1 #coding=utf-8 2 #1.数据预处理 3 import numpy as np #导入模块，numpy是扩展链接库 4 import pandas as pd 5 import tensorflow 6 import keras 7 from keras.utils import np_utils 8 np.random.seed(10)

chatGPT升级Plus订阅或充值API Key的方法

需要准备的 这次要准备的东西有点多，步骤也不少，害怕的小老弟小老妹可以先撤了 高级网络环境 chatGPT账号 加密货币USDT 国外信用卡或借记卡（可以是虚拟的，后面有路子） 老美的住宅网络环境（住宅IP） 支持代理链的网络工具 开始 由于OpenAI刚注册的账号是会送18美元的，所以刚申请的账号的API可以使用一阵子，但是这18美元的免费额度是有时间限制，而且Plus订阅是无法使用这18美元的额度的，所以只能绑定支付方式，来进行

Keras Conv1d 参数及输入输出详解

Conv1d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) filters:卷积核的数目(即输出的维度) kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple，卷积核的空域或时域窗长度 strides:整数或由单个整数构成的list/tuple，为卷积的步长。任何不为1的strides均为任

keras输出中间层结果，某一层的权重、偏置

   转载：https://blog.csdn.net/hahajinbu/article/details/77982721 from keras.models import Sequential,Modelfrom keras.layers import Denseimport numpy as np model = Sequential()model.add(Dense(32,activation="relu",input

基于深度学习的「目标检测」算法综述

目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。 本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles. 概述 Overview 在深度学习正式介入之前，传统的「目标检测」方法都是 区域选择、提取