tf.keras 是 TensorFlow2 引入的高度封裝框架,可以快速搭建神經網絡模型。下面介紹一些常用API,更多內容可以參考官方文檔:tensorflow 1 tf.keras 搭建神經網絡六步法 import train, test model ...
一 神經網絡的實現過程 准備數據集,提取特征,作為輸入喂給神經網絡 搭建神經網絡結構,從輸入到輸出 大量特征數據喂給 NN,迭代優化 NN 參數 使用訓練好的模型預測和分類 二 前向傳播 前向傳播就是搭建模型的計算過程,可以針對一組輸入給出相應的輸出。 舉例:假如生產一批零件, 體積為 x , 重量為 x , 體積和重量就是我們選擇的特征,把它們喂入神經網絡, 當體積和重量這組數據走過神經網絡后會 ...
2018-05-09 09:12 0 7059 推薦指數:
tf.keras 是 TensorFlow2 引入的高度封裝框架,可以快速搭建神經網絡模型。下面介紹一些常用API,更多內容可以參考官方文檔:tensorflow 1 tf.keras 搭建神經網絡六步法 import train, test model ...
以下內容主要用於完善上節六步法搭建神經網絡的功能, import train, test <數據增強> model = tf.keras.models.Sequential model.compile model.fit <斷點續訓> ...
一、循環神經網絡簡介 循環神經網絡的主要用途是處理和預測序列數據。循環神經網絡刻畫了一個序列當前的輸出與之前信息的關系。從網絡結構上,循環神經網絡會記憶之前的信息,並利用之前的信息影響后面節點的輸出。 下圖展示了一個典型的循環神經網絡。 循環神經網絡的一個重要的概念 ...
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 ...
基礎概念: 卷積神經網絡(CNN):屬於人工神經網絡的一種,它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度,減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣,需要對數據進行特征提取和數據重建,可以直接將圖片作為網絡的輸入,自動提取特征,並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
一、深度學習與深層神經網絡 深層神經網絡是實現“多層非線性變換”的一種方法。 深層神經網絡有兩個非常重要的特性:深層和非線性。 1.1線性模型的局限性 線性模型:y =wx+b 線性模型的最大特點就是任意線性模型的組合仍然還是線性模型。 如果只通過線性變換,任意層的全連接神經網絡 ...
神經網絡算法以及Tensorflow的實現 一、多層向前神經網絡(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多層向前神經網絡由三部分組成:輸入層(input layer), 隱藏層 (hidden layers), 輸入層 (output ...
1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層(convolutional layer)、下采樣層(downsampling layer)、全連接層(fully—connected layer)和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層(pooling ...