NO.2：自學tensorflow之路------BP神經網絡編程
引言 在上一篇博客中，介紹了各種Python的第三方庫的安裝，本周將要使用Tensorflow完成第一個神經網絡，BP神經網絡的編寫。由於之前已經介紹過了BP神經網絡的內部結構，本文將直接介紹Tensorflow編程常用的一些方法。 正文 神經網絡的內容 一般，一個神經網絡程序包 ...
原文：NO.1：自學tensorflow之路------神經網絡背景知識
引言 從本周，我將開始tensorflow的學習。手頭只有一本 tensorflow:實戰Google深度學習框架 ，這本書對於tensorflow的入門有一定幫助。tensorflow中文社區中的翻譯的谷歌官方教程十分詳細，是自學tensorflow的好幫手，當然如果是英文熟手可以直接看谷歌官方給出的原版教程 博主英語是靠谷歌翻譯和百度翻譯救活的 。 本篇博客主要講述機器學習的發展過程，以及BP ...
2018-03-07 20:09 1 804 推薦指數：
相關推薦
Tensorflow循環神經網絡
Tensorflow循環神經網絡 循環神經網絡 梯度消失問題 LSTM網絡 RNN其他變種 用RNN和Tensorflow實現手寫數字分類 一.循環神經網絡 RNN背后的思想就是利用順序信息.在傳統的神經網絡中,我們假設所有輸入(或輸出 ...
Tensorflow卷積神經網絡
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡, 在計算機視覺等領域被廣泛應用. 本文將簡單介紹其原理並分析Tensorflow官方提供的示例. 關於神經網絡與誤差反向傳播的原理可以參考作者的另一篇博文BP神經網絡與Python實現. 了解 ...
Tensorflow從0到1(4)之神經網絡
一維數據集上的神經網絡 代碼實現： 輸出結果如下： 卷積層 首先，卷積層輸入序列是25個元素的一維數組。卷積層的功能是相鄰5個元素與過濾器（長度為5的向量）內積。因為移動步長為1，所以25個元素的序列中一共有21個相鄰為5的序列，最終 ...
封裝TensorFlow神經網絡
為了參加今年的軟件杯設計大賽，這幾個月學習了很多新知識。現在大賽的第二輪作品優化已經提交，開始對這四個月所學知識做一些總結與記錄。 用TensorFlow搭建神經網絡。TensorFlow將神經網絡的進行封裝，使得深度學習變得簡單已用，即使是不懂的深度學習算法原理的人都可以很容易的搭建 ...
機器學習之路： 深度學習 tensorflow 神經網絡優化算法 學習率的設置
在神經網絡中，廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率： 假設用 θ 來表示神經網絡中的參數， J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 那么整個優化過程就是尋找一個參數θ， 使得J(θ) 的值 ...
TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數
在TensorFlow中，使用tr.nn.conv2d來實現卷積操作，使用tf.nn.max_pool進行最大池化操作。通過闖傳入不同的參數，來實現各種不同類型的卷積與池化操作。 卷積函數tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函數來實現卷積，其格式 ...
通過TensorFlow訓練神經網絡模型
神經網絡模型的訓練過程其實質上就是神經網絡參數的設置過程 在神經網絡優化算法中最常用的方法是反向傳播算法，下圖是反向傳播算法流程圖： 從上圖可知，反向傳播算法實現了一個迭代的過程，在每次迭代的開始，先需要選取一小部分訓練數據，這一小部分數據叫做一個batch。然后這一個batch會通過前 ...