原文:封装TensorFlow神经网络

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各种神经网络的模型。我为了搭建神经网络更加方便,对TensorFlow做了自己的封装。 神经网络的封装代码: 封装 ...

2018-07-31 16:56 0 1379 推荐指数:

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Tensorflow循环神经网络

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 ...

Wed Apr 03 06:09:00 CST 2019 0 1578
Tensorflow卷积神经网络

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 ...

Thu Oct 12 19:53:00 CST 2017 9 6989
Tensorflow从0到1(4)之神经网络

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 ...

Wed May 20 23:25:00 CST 2020 0 1703
TensorFlow——卷积神经网络的相关函数

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 ...

Tue Jun 04 05:57:00 CST 2019 0 556
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
TensorFlow实现与优化深度神经网络

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 ...

Thu May 26 06:28:00 CST 2016 0 5400
Tensorflow之卷积神经网络(CNN)

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败。如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看 ...

Mon Sep 25 22:59:00 CST 2017 2 11566
tensorflow实现循环神经网络

包括卷积神经网络(CNN)在内的各种前馈神经网络模型, 其一次前馈过程的输出只与当前输入有关与历史输入无关. 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列数据中的信息, 在时间序列和自然语言处理方面有着重要的应用. 递归神经网络可以展开为普通的前馈 ...

Fri Oct 28 22:56:00 CST 2016 1 5110
 
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