深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder-低调大师

深度学习入门：用MNIST完成Autoencoder

2018-02-28 762

Autoencoder基本是Deep Learning最经典的东西，也是入门的必经之路。Autoencoder是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数必须是数据相关的,有损的，从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。

在这里，我来给大家完成一个MNIST数据集的Autoencoder

首先下载MNIST数据，在这里友情提醒一下，MNIST的数据集因为某些原因，下载速度非常的慢，在这里推荐去THE MNIST DATABASE下载。下载完成后建一个MNIST_data的文件夹，放进去。

在这里提一下，为什么我们要将图片设置为28*28？

28*28的特征图大小可以防止输入的连接掉到边界之外，不导致梯度损失。

大家觉得自编码器可以在没有标签的时候学习到数据的有用表达。但是，自编码器并不是

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1. datazoom 中增加了将组件效果显示在 y 坐标轴中的功能。本来是这样的现在还可以这样 2. 增加了对 Pandas 和 Numpy 数据的简单处理。解决直接传入 Pandas 和 Numpy 数据类型出错的问题。如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，直接将数据放入 add() 方法也可能会出现问题，因为 add() 方法接受的是两个 list 列表。最后所有的配置项都是要经过 JSON 序列化的，像 int64 这种类型的数据在这个过程是会报错的。在这里提供了 pdcast(pddata) 和 npcast(npdata) 两个方法，用于这两个库数据类型的处理。 pdcast()，接受的参数可以为 Series 或者 DataFrame 类型。 @staticmethod pdcast(pddata)用于处理 Pan

2018-03-01

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前言最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算法实现一个简单的函数来优化，但是感觉单纯写个非通用的函数运行后期改进算子或者别人使用起来都会带来困难，同时遗传算法基本概念和运行流程相对固定，改进也一般通过编码机制，选择策略，交叉变异算子以及参数设计等方面，对于算法的整体结构并没有大的影响。这样对于遗传算法来说，就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft，本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜索为例子对使用方法进行了介绍。目前框架只是完成了最初的版本，比较简陋，内置了几个基本的常用算子，使用者可以根据接口规则实现自定义的算子并放入框架中运行。我自己也会根据自己的需求后续添加更多的改进算子，同时改进框架使其更加通用. 正文遗传算

2018-03-01

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。