TensorFlow域对抗训练DANN神经网络分析MNIST与Blobs数据集梯度反转层提升目标域适应能力可视化
本文围绕基于TensorFlow实现的神经网络对抗训练域适应方法展开研究。
本文围绕基于TensorFlow实现的神经网络对抗训练域适应方法展开研究。
近年来,由于诸如自动编码器等深度神经网络(DNN)的高表示能力,深度聚类方法发展迅速。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
降维是在我们处理包含过多特征数据的大型数据集时使用的,提高计算速度,减少模型大小,并以更好的方式将巨大的数据集可视化。这种方法的目的是保留最重要的数据,同时删除大部分的特征数据。
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。
用TensorFlow实现MNIST
R语言对MNIST数据集分析:探索手写数字分类