前面已经使用TensorFlow 的原生代码搭建神经网络，接下来将使用keras搭建神经网络，并改写鸢尾花分类问题的代码，将原本 多行的代码用不到 行代码实现。 用TensorFlow API：tf.keras搭建网络 使用Sequential 六步法： import，相关模块 train, test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签 model tf.keras.models.Sequent ...
2020-05-31 14:29 0 1152 推荐指数：
根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记 TensorFlow2.0入门学习笔记(5)——构建第一个神经网络，鸢尾花分类问题（附源码） 1.问题背景 问题 ...
"如果一个算法在MNIST上不work，那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work，它在其他数据上也可能不work"。 ...
本文将介绍如何采用卷积神经网络（CNN）来处理Fashion-MNIST数据集。 程序流程如下： 1、准备样本数据 2、构建卷积神经网络模型 3、网络学习（训练） 4、消费、测试 除了网络模型的构建，其它步骤都和前面介绍的普通神经网络的处理完全一致，本文就不重复介绍了，重点讲一下模型 ...
3：用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢，应为谷歌是亲爹啊，虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等，但爸爸就是爸爸，Android都能那么火，一个道理嘛。其实这些个框架一通百通，就是语法不一样了些。从tensorflow ...
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： 定义四个函数，分别用于初始化权值W，初始化偏置项b, 构建卷积层和构建池化层 ...
在正式学习tensorflow2.0之前需要有一定的python基础，对numpy，matplotlib等库有基本的了解，笔者还是AI小白，通过写博客来记录自己的学习过程，同时对所学的东西进行总结。主要学习资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能 ...
tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践：tensorflow笔记”的学习笔记， 感谢曹老师 前期准备：mnist数据集下载，并存入data目录： 文件列表：四个文件，分别为训练和测试集数据 Four files ...
图像分类数据集（Fashion-MNIST）tensorflow2.1 AIHUBEI 2020-06-15 23:00:51 110 收藏分类专栏： 深度学习版权图像分类数据集（Fashion-MNIST）xiaoyao 动手学深度学习 tensorflow2.1.0 在介绍softmax ...
