加载数据集. 这里的keep_prob是dropout的一个参数.dropout是一种随机置零的策略,用来防止模型过拟合. 这里定义两层,上面是卷积层,下面是池化层. 搭建了一层卷积.一层池化.一层卷积.一层池化.之后将输出展平,输入到全连接层里,进行输出,激活函数选用了relu函数. 这是上面神经网络用到的参数. 之后我们构建模型,pred是整个网络的输出. cost设置为交叉熵 \[l(\varphi)=ylog(1-\varphi)+(1-y)log(1-\varphi)\] 优化器设置为…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获…

一.前言 这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征.这个概括可能有点抽象,我尽量在下面描述细致一些,但如果要更深入了解整个过程的原理,需要去了解DeepLearning. 这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提取的一般概念,并详细描述卷积神经网络的实现.但是由于精力有限,没有对人类视觉的分层以及机器学习等…

本文将介绍如何采用卷积神经网络(CNN)来处理Fashion-MNIST数据集. 程序流程如下: 1.准备样本数据 2.构建卷积神经网络模型 3.网络学习(训练) 4.消费.测试 除了网络模型的构建,其它步骤都和前面介绍的普通神经网络的处理完全一致,本文就不重复介绍了,重点讲一下模型的构建. 先看代码: /// <summary> /// 构建网络模型 /// </summary> private Model BuildModel() { // 网络参数 float scale =…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! TensorFlow 从入门到精通系列教程: http://www.tensorflownews.com/series/tensorflow-tutorial/ 卷积层简单封装 # 池化操作 def conv2d(x, W, b, strides=1): # Conv2D wrapper, with bias and relu activation x = tf.…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…

完整项目见:Github 完整项目中最终使用了ResNet进行分类,而卷积版本较本篇中结构为了提升训练效果也略有改动 本节主要介绍进阶的卷积神经网络设计相关,数据读入以及增强在下一节再与介绍 网络相关参数 输入24*24的图片 卷积->relu激活->最大池化->标准化 卷积->relu激活->标准化->最大池化 全连接:reshape尺寸->384 全连接:192->10 SoftMax 网络实现 git clone https://github.com/…

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

全连接层网络结构:神经网络每两层之间的所有结点都是有边相连的. 卷积神经网络:1.输入层 2.卷积层:将神经网络中的每一个小块进行更加深入地分析从而得到抽象程度更高的特征. 3 池化层:可以认为将一张分别率较高的图片转化为分别率较低的图片,通过池化层,可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数,从而达到减少整个神经网络中参数的目的. 4全连接层:可以认为图像中的信息已经被抽象成了信息含量更高的特征. 5 softmax层 循环神经网络 过滤器:可以将当前层神经网络上的一个子节点矩阵转化为下一层神经网…