最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t
以下学习均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 数据集 WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detection WIDER Face 总共62个场景的文件夹,每个文件夹中多张图片 文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置,表示意义如下: Celeba 两个文件夹分别表示来源不同的图片.It contains 5,590 LFW images and 7,876 othe