*AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

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简介 tensorflow 配套的可视化工具, 将你的计算图画出来. 当训练一个巨大的网络的时候, 计算图既复杂又令人困惑. TensorBoard 提供了一系列的组件, 可以看到 learning rate 的变化, 看到 objective function 的变化. tfboard 读取 tf 运行时你记下的 events files, 来进行可视化. 这些 events files 包含了你记下的 summary data, 它是 protobuffer 格式, 并非文本文件. 推荐使

crnn_ctc-centerloss 2020.12.27更新 使用最后一层全连接层输入的功能作为处理对象，即缩小这一功能的类内距离 实现功能和标签的对齐，主要解决了预测重复，预测漏字时的对齐问题（需要tf1.15） 增加对关键指标的计算和追踪，训练过程更直观，方便debug（需要tf1.15） 中心之间的距离 字符距离自己中心，形近字中心的距离 经过训练，字符距离差增大，预测置信度和距离差拥有一定相关性 增加feature的可视化，使用tensorboard的嵌入投影仪，方便调试 # 生成