tensorflow的断点续训 2019-09-07 顾名思义，断点续训的意思是因为某些原因模型还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次训练的基础上继续训练而不用从头开始；这种方式对于你那些训练时间很长的模型来说非常友好。 如果要进行断点续训，那么得满足两个条件： （1）本地 ...

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 ...

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 ...

1 卷积神经网络简介　 　　在介绍卷积神经网络（CNN）之前，我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别，下面先看一下两者的结构，如下所示： 　　图1 全连接神经网络与卷积神经网络结构 　　虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整体架构 ...

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 ...

基础概念： 　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别 ...