原文:TFLearn構建神經網絡

TFLearn構建神經網絡 Building the network TFLearn lets you build the network by defining the layers. Input layer For the input layer, you just need to tell it how many units you have. For example, would crea ...

2017-08-27 21:58 0 2248 推薦指數:

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神經網絡的結構匯總——tflearn

一些先進的網絡結構: # https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Deep Neural Network ...

Fri Mar 09 01:41:00 CST 2018 6 1304
使用Sybmol模塊來構建神經網絡

符號編程 在之前的文章,我們介紹了NDArray模塊,它是MXNet中處理數據的核心模塊,我們可以使用NDArray完成非常豐富的數學運算。實際上,我們完全可以使用NDArray來定義神經網絡,這種方式我們稱它為命令式的編程風格,它的優點是編寫簡單直接,方便調試。像下面我們就定義了一個兩層 ...

Fri Mar 09 19:57:00 CST 2018 0 1164
CNN卷積神經網絡構建

1.卷積神經網絡由輸入層,卷積層,激活函數,池化層,全連接層組成. input(輸入層)--conv(卷積層)--relu(激活函數)--pool(池化層)--fc(全連接層) 2.卷積層: 主要用來進行特征的提取 卷積操作是使用一個二維的卷積核在一個批處理的圖片上進行不斷掃描。具體操作 ...

Fri Dec 13 03:49:00 CST 2019 0 477
用Python從頭開始構建神經網絡

作者|Rashida Nasrin Sucky 編譯|VK 來源|Medium 神經網絡已經被開發用來模擬人腦。雖然我們還沒有做到這一點,但神經網絡在機器學習方面是非常有效的。它在上世紀80年代和90年代很流行,最近越來越流行。計算機的速度足以在合理的時間內運行一個大型神經網絡。在本文 ...

Sun Oct 25 04:09:00 CST 2020 0 675
使用tf.keras API 構建神經網絡(基礎)

tf2.0推薦的模型搭建方法是: 繼承tf.keras.Model類,進行擴展以定義自己的新模型。 手工編寫模型訓練、評估模型的流程。 (優點:靈活度高;與其他深度學習框架共通) 以CNN處理單通道圖片作為示例: 下面解釋一下這種網絡構建方法 ...

Fri Apr 03 04:28:00 CST 2020 0 1342
caffe中是如何運用protobuf構建神經網絡的?

caffe這個框架設計的比較小巧精妙,它采用了protobuf來作為交互的媒介,避免了繁重的去設計各個語言的接口,開發者可以使用任意語言通過這個protobuf這個媒介,來運行這個框架.   我們 ...

Thu May 03 00:43:00 CST 2018 0 2056
深度學習之TensorFlow構建神經網絡

深度學習之TensorFlow構建神經網絡層 基本法 深度神經網絡是一個多層次的網絡模型,包含了:輸入層,隱藏層和輸出層,其中隱藏層是最重要也是深度最多的,通過TensorFlow,python代碼可以構建神經網絡層函數,比如我們稱之為add_layer()函數,由於神經網絡層的工作原理是一層 ...

Tue Mar 27 06:12:00 CST 2018 0 6420
利用Module模塊把構建神經網絡跑起來

訓練一個神經網絡往往只需要簡單的幾步: 准備訓練數據 初始化模型的參數 模型向往計算與向后計算 更新模型參數 設置相關的checkpoint 如果上述的每個步驟都需要我們寫Python的代碼去一步步實現,未免顯的繁瑣,好在MXNet提供了Module模塊來解決這個問題 ...

Thu Mar 15 17:51:00 CST 2018 0 4261
 
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