在上一篇《TensorFlow入門之MNIST樣例代碼分析》中，我們講解了如果來用一個三層全連接網絡實現手寫數字識別。但是在實際運用中我們需要更有效率，更加靈活的代碼。在TensorFlow實戰這本書中給出了更好的實現，他將程序分為三個模塊，分別是前向傳播過程模塊，訓練模塊和驗證檢測模塊。並且在 ...

Tensorflow之MNIST的最佳實踐思路總結 在上兩篇文章中已經總結出了深層神經網絡常用方法和Tensorflow的最佳實踐所需要的知識點，如果對這些基礎不熟悉，可以返回去看一下。在《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》這本書在第五章中給出了MNIST的例子代碼，源碼 ...

數據集 由Yann Le Cun建立，訓練集55000，驗證集5000，測試集10000，圖片大小均為28*28 下載 train-images-idx3- ...

這幾天想系統的學習一下TensorFlow，為之后的工作打下一些基礎。看了下《TensorFlow:實戰Google深度學習框架》這本書，目前個人覺得這本書還是對初學者挺友好的，作者站在初學者的角度講解TensorFlow，所以比較容易理解。這篇博文主要是為了分析其中的一個經典代碼，MNIST手寫 ...

1. MNIST數據集 1.1 概述 　　Tensorflow框架載tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多個機器學習的數據集。本節介紹的是MNIST數據集，其功能都定義在mnist.py模塊中。 MNIST是一個入門 ...

2017年2月16日，Google正式對外發布Google TensorFlow 1.0版本，並保證本次的發布版本API接口完全滿足生產環境穩定性要求。這是TensorFlow的一個重要里程碑，標志着它可以正式在生產環境放心使用。在國內，從InfoQ的判斷來看，TensorFlow仍處於創新 ...

轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假設大家對CNN、softmax原理已經比較熟悉，着重點在於使用Tensorflow對CNN的簡單實踐上。所以不會對算法進行詳細介紹，主要針對代碼中所使用的一些函數定義與用法 ...

自編碼器可以用於降維，添加噪音學習也可以獲得去噪的效果。 以下使用單隱層訓練mnist數據集，並且共享了對稱的權重參數。 模型本身不難，調試的過程中有幾個需要注意的地方： 模型對權重參數初始值敏感，所以這里對權重參數w做了一些限制 需要對數據標准化 學習率設置合理 ...