tflearn 实现DNN 全连接

【tflearn 实现DNN 全连接】的更多相关文章

tflearn 实现DNN 全连接

https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/others/recommender_wide_and_deep.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.data_utils import to_categorical #matplotlib inline plt…

TensorFlow之DNN（二）：全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训…

TensorFlow之DNN（一）：构建“裸机版”全连接神经网络

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时…

PyTorch全连接ReLU网络

PyTorch全连接ReLU网络 1．PyTorch的核心是两个主要特征: 一个n维张量,类似于numpy,但可以在GPU上运行搭建和训练神经网络时的自动微分/求导机制本文将使用全连接的ReLU网络作为运行示例.该网络将有一个单一的隐藏层,并将使用梯度下降训练,通过最小化网络输出和真正结果的欧几里得距离,来拟合随机生成的数据. 2.张量 2.1 热身: Numpy 在介绍PyTorch之前,将首先使用numpy实现网络. Numpy提供了一个n维数组对象,以及许多用于操作这些数组的函数.Nu…

Linq连接查询之左连接、右连接、内连接、全连接、交叉连接、Union合并、Concat连接、Intersect相交、Except与非查询

内连接查询内连接与SqL中inner join一样,即找出两个序列的交集 Model1Container model = new Model1Container(); //内连接 var query = from s in model.Student join c in model.Course on s.CourseCno equals c.Cno select new { ClassID = s.CourseCno, ClassName = c.Cname, Student = new {…

SQL多表查询：内连接、外连接(左连接、右连接)、全连接、交叉连接

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAPgAAADCCAIAAADrUpiXAAAGYklEQVR4nO3dQXqjuAJFYa1LC9J6tB…

SQL Server之内连接左连接右连接全连接交叉连接

SELECT * FROM Table_A GO SELECT * FROM Table_B GO --内连接 SELECT a.*, b.* FROM Table_A a JOIN Table_B b ON a.ID = b.ID SELECT a.*, b.* FROM Table_A a INNER JOIN Table_B b ON a.ID = b.ID GO --内连接等价直接多表from的形式 SELECT a.*, b.* FROM Table_A a INNER JOIN Ta…