原文:TFLearn构建神经网络

TFLearn构建神经网络 Building the network TFLearn lets you build the network by defining the layers. Input layer For the input layer, you just need to tell it how many units you have. For example, would crea ...

2017-08-27 21:58 0 2248 推荐指数:

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神经网络的结构汇总——tflearn

一些先进的网络结构: # https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Deep Neural Network ...

Fri Mar 09 01:41:00 CST 2018 6 1304
使用Sybmol模块来构建神经网络

符号编程 在之前的文章,我们介绍了NDArray模块,它是MXNet中处理数据的核心模块,我们可以使用NDArray完成非常丰富的数学运算。实际上,我们完全可以使用NDArray来定义神经网络,这种方式我们称它为命令式的编程风格,它的优点是编写简单直接,方便调试。像下面我们就定义了一个两层 ...

Fri Mar 09 19:57:00 CST 2018 0 1164
CNN卷积神经网络构建

1.卷积神经网络由输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层组成. input(输入层)--conv(卷积层)--relu(激活函数)--pool(池化层)--fc(全连接层) 2.卷积层: 主要用来进行特征的提取 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描。具体操作 ...

Fri Dec 13 03:49:00 CST 2019 0 477
用Python从头开始构建神经网络

作者|Rashida Nasrin Sucky 编译|VK 来源|Medium 神经网络已经被开发用来模拟人脑。虽然我们还没有做到这一点,但神经网络在机器学习方面是非常有效的。它在上世纪80年代和90年代很流行,最近越来越流行。计算机的速度足以在合理的时间内运行一个大型神经网络。在本文 ...

Sun Oct 25 04:09:00 CST 2020 0 675
使用tf.keras API 构建神经网络(基础)

tf2.0推荐的模型搭建方法是: 继承tf.keras.Model类,进行扩展以定义自己的新模型。 手工编写模型训练、评估模型的流程。 (优点:灵活度高;与其他深度学习框架共通) 以CNN处理单通道图片作为示例: 下面解释一下这种网络构建方法 ...

Fri Apr 03 04:28:00 CST 2020 0 1342
caffe中是如何运用protobuf构建神经网络的?

caffe这个框架设计的比较小巧精妙,它采用了protobuf来作为交互的媒介,避免了繁重的去设计各个语言的接口,开发者可以使用任意语言通过这个protobuf这个媒介,来运行这个框架.   我们 ...

Thu May 03 00:43:00 CST 2018 0 2056
深度学习之TensorFlow构建神经网络

深度学习之TensorFlow构建神经网络层 基本法 深度神经网络是一个多层次的网络模型,包含了:输入层,隐藏层和输出层,其中隐藏层是最重要也是深度最多的,通过TensorFlow,python代码可以构建神经网络层函数,比如我们称之为add_layer()函数,由于神经网络层的工作原理是一层 ...

Tue Mar 27 06:12:00 CST 2018 0 6420
利用Module模块把构建神经网络跑起来

训练一个神经网络往往只需要简单的几步: 准备训练数据 初始化模型的参数 模型向往计算与向后计算 更新模型参数 设置相关的checkpoint 如果上述的每个步骤都需要我们写Python的代码去一步步实现,未免显的繁琐,好在MXNet提供了Module模块来解决这个问题 ...

Thu Mar 15 17:51:00 CST 2018 0 4261
 
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