TensorFlow實現與優化深度神經網絡 轉載請注明作者:夢里風林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes歡迎star,有問題可以到Issue區討論官方教程地址視頻/字幕下載 全連接神經網絡 輔助閱讀:TensorFlow ...
.指數滑動平均 ema 描述滑動平均: with tf.control dependencies train step,ema op 將計算滑動平均與 訓練過程綁在一起運行 train op tf.no op name train 使它們合成一個訓練節點 結果: . , . . , . . , . . , . . , . . , . . , . . , . w 的移動平均會越來越趨近於w ... ...
2018-05-01 14:07 0 1222 推薦指數:
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一、完善常用概念和細節 1、神經元模型: 之前的神經元結構都采用線上的權重w直接乘以輸入數據x,用數學表達式即,但這樣的結構不夠完善。 完善的結構需要加上偏置,並加上激勵函數。用數學公式表示為:。其中f為激勵函數。 神經網絡就是由以這樣的神經元為基本單位構成 ...
案例: 預測酸奶的日銷量, 由此可以准備產量, 使得損失小(利潤大),假設銷量是y , 影響銷量的有兩個因素x1, x2, 需要預先采集數據,每日的x1,x2和銷量y_, 擬造數據集X,Y_, 假設y_=x1+x2,為了更真實加一個噪聲(-0.05-0.05) 1.loss優化 ...
指數衰減法: 公式代碼如下: 變量含義: decayed_learning_rate:每一輪優化時使用的學習率 learning_rate:初始學習率 decay_rate:衰減系數 decay_steps:衰減速度,通常表示完整的使用一遍訓練數據所需 ...
Tensorflow 筆記:第四講 神經網絡優化 4.1 √神經元模型:用數學公式表示為: f 為激活函數。神經網絡是以神經元為基本單元構成的。 √激活函數:引入非線性激活因素,提高模型的表達力。 常用的激活函數有 relu、sigmoid、tanh ...
在定義了損失函數之后,需要通過優化器來尋找最小損失,下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...
√ 神經元模型: 用數學公式表示為: 𝐟(∑xw +b), , f 為激活函數。 神經網絡 是 以神經元為基本單元構成的.√ 激活函數: 引入 非線性 激 活因素,提高模型表達力 常用的激活 函數有 relu 、 sigmoid 、 tanh 等。 激活函數 relu ...
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 ...