原文: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各種神經網絡的模型。我為了搭建神經網絡更加方便,對TensorFlow做了自己的封裝。 神經網絡的封裝代碼: 封裝 ...

2018-07-31 16:56 0 1379 推薦指數:

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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 ...

Wed Apr 03 06:09:00 CST 2019 0 1578
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 ...

Thu Oct 12 19:53:00 CST 2017 9 6989
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 ...

Wed May 20 23:25:00 CST 2020 0 1703
TensorFlow——卷積神經網絡的相關函數

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 ...

Tue Jun 04 05:57:00 CST 2019 0 556
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 ...

Tue Mar 12 03:26:00 CST 2019 0 785
TensorFlow實現與優化深度神經網絡

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 ...

Thu May 26 06:28:00 CST 2016 0 5400
Tensorflow之卷積神經網絡(CNN)

前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST,是采用的前饋神經網絡的結構,這種結構有一個很大的弊端,就是提供的樣本必須面面俱到,否則就容易出現預測失敗。如下圖: 同樣是在一個圖片中找圓形,如果左邊為訓練樣本,右邊為測試樣本,如果只訓練了左邊的情況,右邊的一定會預測錯誤,然而在我們人眼看 ...

Mon Sep 25 22:59:00 CST 2017 2 11566
tensorflow實現循環神經網絡

包括卷積神經網絡(CNN)在內的各種前饋神經網絡模型, 其一次前饋過程的輸出只與當前輸入有關與歷史輸入無關. 遞歸神經網絡(Recurrent Neural Network, RNN)充分挖掘了序列數據中的信息, 在時間序列和自然語言處理方面有着重要的應用. 遞歸神經網絡可以展開為普通的前饋 ...

Fri Oct 28 22:56:00 CST 2016 1 5110
 
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