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deep_learning_models

前言

个人看来,由于科技的局限性,机器真正认识的只有二进制0与1, 所以深度学习的本质在于寻找一个适用性强的函数。

另一方面,由于现在科技发展迅速,机器有能力处理大批量数据, 某些函数的结合无法有效单无理论支持,很难证明为什么这个函数/方法是有效的, 从这方面看,深度学习也具有了一些哲学与玄学的色彩。

环境说明

介绍

此仓库主要记录学习过程中自己训练的模型,

软件架构

python

参与贡献

  1. Fork 本仓库
  2. 新建 Feat_xxx 分支
  3. 提交代码
  4. 新建 Pull Request

特技

  1. 使用 Readme_XXX.md 来支持不同的语言,例如 Readme_en.md, Readme_zh.md
  2. Gitee 官方博客 blog.gitee.com
  3. 你可以 https://gitee.com/explore 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目
  4. GVP 全称是 Gitee 最有价值开源项目,是综合评定出的优秀开源项目
  5. Gitee 官方提供的使用手册 https://gitee.com/help
  6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 https://gitee.com/gitee-stars/

结构说明

  • models

    • defs 一些公共宏定义

    • DNN 多层神经网络模版定义

    • utils 工具函数定义

    • cat 重构的识别猫的代码 新的代价函数 cost

    • flower 重构的时候发现一个bug 感觉是python底层解析执行的问题,向量化计算会失败, 出bug代码 bug_code bug示例,部分截图 bug_res 有意思的是,专门写了一个测试把原有数据拿去测试,居然复现不出 bug_test 排查到凌晨,发现是这个问题。。。具体原因还没找到,只找到bug点。

      输出放到 log文件夹下面

  • old_models 一些旧的模型(弃用了可以算)

    • pubfun 定义一些公共的函数
    • single_neuron 单神经元逻辑回归模型,识别图片是否是猫,训练损失率大概为 训练识别猫模型
    • mul_neural 一个隐藏层4个神经元的浅层DNN模型,计算损失率为