引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法。 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包 ...
引言 从本周,我将开始tensorflow的学习。手头只有一本 tensorflow:实战Google深度学习框架 ,这本书对于tensorflow的入门有一定帮助。tensorflow中文社区中的翻译的谷歌官方教程十分详细,是自学tensorflow的好帮手,当然如果是英文熟手可以直接看谷歌官方给出的原版教程 博主英语是靠谷歌翻译和百度翻译救活的 。 本篇博客主要讲述机器学习的发展过程,以及BP ...
2018-03-07 20:09 1 804 推荐指数:
引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法。 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包 ...
Tensorflow循环神经网络 循环神经网络 梯度消失问题 LSTM网络 RNN其他变种 用RNN和Tensorflow实现手写数字分类 一.循环神经网络 RNN背后的思想就是利用顺序信息.在传统的神经网络中,我们假设所有输入(或输出 ...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 了解 ...
一维数据集上的神经网络 代码实现: 输出结果如下: 卷积层 首先,卷积层输入序列是25个元素的一维数组。卷积层的功能是相邻5个元素与过滤器(长度为5的向量)内积。因为移动步长为1,所以25个元素的序列中一共有21个相邻为5的序列,最终 ...
为了参加今年的软件杯设计大赛,这几个月学习了很多新知识。现在大赛的第二轮作品优化已经提交,开始对这四个月所学知识做一些总结与记录。 用TensorFlow搭建神经网络。TensorFlow将神经网络的进行封装,使得深度学习变得简单已用,即使是不懂的深度学习算法原理的人都可以很容易的搭建 ...
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值 ...
在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作。通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作。 卷积函数tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积,其格式 ...
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 ...