原文:利用Tensorflow实现神经网络模型

首先看一下神经网络模型,一个比较简单的两层神经。 代码如下: ...

2017-05-09 15:09 0 1979 推荐指数:

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通过TensorFlow训练神经网络模型

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch。然后这一个batch会通过前 ...

Tue Mar 12 03:26:00 CST 2019 0 785
使用Tensorflow训练神经网络模型

最近正在入坑机器学习,前期以读代码为主。买了一本才云科技郑泽宇的书,叫做《Tensorflow,实战Google深度学习框架》,觉得很适合入门的小菜鸟,拿出来跟大家分享下。 下面是第一个完整的训练神经网络模型的代码,里面综合了作者和我在网上查到的其他人关于代码的解读。整理之后如下: ...

Thu Dec 28 16:39:00 CST 2017 0 2338
常用的神经网络模型和pytorch实现(一)

BasicModule 程序实现的时候所有模型继承自定义的basicmoudle,主要重写了模型加载和保存等方法 View Code Lenet5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构,主要是用于手写字体的识别,也是刚入门需要 ...

Wed Sep 02 20:06:00 CST 2020 0 1378
Pytorch实现神经网络模型求解线性回归

autograd 及Variable Autograd: 自动微分   autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

Tue Sep 15 08:43:00 CST 2020 0 443
使用PyTorch简单实现卷积神经网络模型

  这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet 、AlexNet 、VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集、Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集   MNIST数据集是用作手写体识别的数据集 ...

Wed Sep 18 00:26:00 CST 2019 0 728
经典深度卷积神经网络模型原理与实现

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,在早期的图像识别研究中,最大的挑战是如何组织特征,因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。卷积神经网络相比传统的机器学习算法,无须手工提取特征,也不需要使用诸如 ...

Wed Feb 19 22:20:00 CST 2020 0 2890
神经网络模型(Backbone)

  自己搭建神经网络时,一般都采用已有的网络模型,在其基础上进行修改。从2012年的AlexNet出现,如今已经出现许多优秀的网络模型,如下图所示。 主要有三个发展方向:     Deeper:网络层数更深,代表网络VggNet     Module: 采用模块化的网络结构(Inception ...

Wed Oct 09 06:16:00 CST 2019 2 13053
 
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