TensorFlow学习笔记（六）循环神经网络

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学习笔记TF053:循环神经网络，TensorFlow Model Zoo，强化学习，深度森林，深度学习艺术

循环神经网络.https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py. 自然语言处理(natural language processing, NLP)应用网络模型.与前馈神经网络(feed-forward neural network,FNN)不同,循环网络引入定性循环,信号在神经元传递不消失继续存活.传统神经网络层间全连接,层…

【学习笔记】循环神经网络（RNN）

前言多方寻找视频于博客.学习笔记,依然不能完全熟悉RNN,因此决定还是回到书本(<神经网络与深度学习>第六章),一点点把啃下来,因为这一章对于整个NLP学习十分重要,我想打好基础. 当然,依然感谢这个视频对我理解RNN的帮助,链接在此: https://www.bilibili.com/video/BV1z5411f7Bm?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)…

tensorflow学习笔记六----------神经网络

使用mnist数据集进行神经网络的构建 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) 这个神经网络共有三层.输入层有n个1*784的矩阵,第一层有256个神经元,第…

Tensorflow学习笔记03-使用神经网络做线性回归

import tensorflow as tf import numpy as np #input就是输入数据,输入矩阵,in_size就是输入矩阵的列数(数据属性数量),out_size输出矩阵列数#activation_function就是激活函数 def add_layer(input,in_size,out_size,activation_function): Weight=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases=…

tensorflow学习笔记七----------卷积神经网络

卷积神经网络比神经网络稍微复杂一些,因为其多了一个卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). 使用mnist数据集,n个数据,每个数据的像素为28*28*1=784.先让这些数据通过第一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*1的feature,这个feature的个数设为64.接着经过一个池化层,让这个池化层的窗口为2*2.然后在经过一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*64的feature,这个featurn的个数设置为128,.接着经过一个池化…

Go语言学习笔记六：循环语句

Go语言学习笔记六: 循环语句今天学了一个格式化代码的命令:gofmt -w chapter6.go for循环 for循环有3种形式: for init; condition; increment { } // 类似while for condition { } // 和for(;;)一样 for { } 循环slice,map,数组,字符串还可以使用下面这种方式: for key, value := range oldMap { newMap[key] = value } break 语句…

TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…