TensorFlow实现与优化深度神经网络 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow ...
.指数滑动平均 ema 描述滑动平均: with tf.control dependencies train step,ema op 将计算滑动平均与 训练过程绑在一起运行 train op tf.no op name train 使它们合成一个训练节点 结果: . , . . , . . , . . , . . , . . , . . , . . , . w 的移动平均会越来越趋近于w ... ...
2018-05-01 14:07 0 1222 推荐指数:
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一、完善常用概念和细节 1、神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善。 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数。用数学公式表示为:。其中f为激励函数。 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成 ...
案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y_=x1+x2,为了更真实加一个噪声(-0.05-0.05) 1.loss优化 ...
指数衰减法: 公式代码如下: 变量含义: decayed_learning_rate:每一轮优化时使用的学习率 learning_rate:初始学习率 decay_rate:衰减系数 decay_steps:衰减速度,通常表示完整的使用一遍训练数据所需 ...
Tensorflow 笔记:第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型:用数学公式表示为: f 为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 常用的激活函数有 relu、sigmoid、tanh ...
在定义了损失函数之后,需要通过优化器来寻找最小损失,下面介绍一些常见的优化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...
√ 神经元模型: 用数学公式表示为: 𝐟(∑xw +b), , f 为激活函数。 神经网络 是 以神经元为基本单元构成的.√ 激活函数: 引入 非线性 激 活因素,提高模型表达力 常用的激活 函数有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函数 relu ...
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 ...