"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"。 ...
上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题。 这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦 正常 偏胖。 处理流程如下: 收集数据 构建神经网络 训练网络 保存和消费模型 详细步骤如下: 收集数据 对于一个复杂的业务数据,在实际应用时应该是通过收集取得数据,本文的重点不在数据收 ...
2021-12-27 11:36 0 1539 推荐指数:
"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"。 ...
上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出。 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。 我们假设 ...
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 ...
从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作。这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别。 首先介绍一下数据集。请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation ...
随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。 TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境 ...
曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装。 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python ...
什么规则不清楚,那么他大概有两个方法解决这个问题: 1、去问老板,今年的分配规则是什么。【通过算法解决问题 ...
TensorFlow.NET机器学习入门【1】开发环境与类型简介 TensorFlow.NET机器学习入门【0】前言与目录 曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架 ...