根據前面的基礎知識,可以開始第一個神經網絡的搭建,主要學習的資料西安科技大學:神經網絡與深度學習——TensorFlow2.0實戰,北京大學:人工智能實踐Tensorflow筆記 TensorFlow2.0入門學習筆記(5)——構建第一個神經網絡,鳶尾花分類問題(附源碼) 1.問題背景 問題 ...
前面已經使用TensorFlow 的原生代碼搭建神經網絡,接下來將使用keras搭建神經網絡,並改寫鳶尾花分類問題的代碼,將原本 多行的代碼用不到 行代碼實現。 用TensorFlow API:tf.keras搭建網絡 使用Sequential 六步法: import,相關模塊 train, test,指定訓練集的輸入特征,和訓練集的標簽 model tf.keras.models.Sequent ...
2020-05-31 14:29 0 1152 推薦指數:
根據前面的基礎知識,可以開始第一個神經網絡的搭建,主要學習的資料西安科技大學:神經網絡與深度學習——TensorFlow2.0實戰,北京大學:人工智能實踐Tensorflow筆記 TensorFlow2.0入門學習筆記(5)——構建第一個神經網絡,鳶尾花分類問題(附源碼) 1.問題背景 問題 ...
"如果一個算法在MNIST上不work,那么它就根本沒法用;而如果它在MNIST上work,它在其他數據上也可能不work"。 ...
本文將介紹如何采用卷積神經網絡(CNN)來處理Fashion-MNIST數據集。 程序流程如下: 1、准備樣本數據 2、構建卷積神經網絡模型 3、網絡學習(訓練) 4、消費、測試 除了網絡模型的構建,其它步驟都和前面介紹的普通神經網絡的處理完全一致,本文就不重復介紹了,重點講一下模型 ...
3:用tensorflow搭個神經網絡出來 為什么用tensorflow呢,應為谷歌是親爹啊,雖然有些人說caffe更適合圖像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一個道理嘛。其實這些個框架一通百通,就是語法不一樣了些。從tensorflow ...
mnist的卷積神經網絡例子和上一篇博文中的神經網絡例子大部分是相同的。但是CNN層數要多一些,網絡模型需要自己來構建。 程序比較復雜,我就分成幾個部分來敘述。 首先,下載並加載數據: 定義四個函數,分別用於初始化權值W,初始化偏置項b, 構建卷積層和構建池化層 ...
在正式學習tensorflow2.0之前需要有一定的python基礎,對numpy,matplotlib等庫有基本的了解,筆者還是AI小白,通過寫博客來記錄自己的學習過程,同時對所學的東西進行總結。主要學習資料西安科技大學:神經網絡與深度學習——TensorFlow2.0實戰,北京大學:人工智能 ...
tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐:tensorflow筆記”的學習筆記, 感謝曹老師 前期准備:mnist數據集下載,並存入data目錄: 文件列表:四個文件,分別為訓練和測試集數據 Four files ...
圖像分類數據集(Fashion-MNIST)tensorflow2.1 AIHUBEI 2020-06-15 23:00:51 110 收藏分類專欄: 深度學習版權圖像分類數據集(Fashion-MNIST)xiaoyao 動手學深度學習 tensorflow2.1.0 在介紹softmax ...