如下样例基于tensorflow实现了一个简单的3层深度学习入门框架程序,程序主要有如下特性: 1.  基于著名的MNIST手写数字集样例数据:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 2.  加入衰减学习率优化,使得学习率可以根据训练步数指数级减少,在训练后期增加模型稳定性 3.  加入L2正则化,减少各个权重值大小,避免过拟合问题 4.  加入滑动平均模型,提高模型在验证数据上的准确性 网络一共3层,第一层输入层784个节点的输入层,第二层隐藏层有500个节点,第三…

学习TensorFlow笔记 import tensorflow as tf #定义变量 #Variable 定义张量及shape w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w1.initializer)) print…

首先感谢这位博主整理的Andrew Ng的deeplearning.ai的相关作业:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 本来想要进deeplearning.ai的官网看作业的,因为我是在网易云上面看的课所以没有作业,然而GFW把我关了,我现在用的新机器代理还没设置好.照例来一句GTMD GFW! 然后本来想把jupyter notebook直接上传到博客,但是转换成html不支持,转成markdown丢了好多东西,所…

由于最近比较忙,一直到假期才有空,因此将自己学到的知识进行分享.如果有不对的地方,请指出,谢谢!目前深度学习越来越火,学习.使用tensorflow的相关工作者也越来越多.最近在研究tensorflow线下采用 python 脚本训练出模型, 利用freeze_graph工具输出.pb图文件,之后再线上生产环境windows平台上用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作.因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了以上几篇已有的日志,做个总结.这里编译出Tenso…

深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测. 一.问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参数进行训练,当有新的测试数据时,通过更新函数,获得正确的预测值,更新函数方程为: Oij = activation(sum(xi*wij)+bij) 图中为简单的两层神经网络结构,4,5对应的为隐藏层…

python视频 神经网络 Tensorflow 模块 视频教程 (带源码) 所属网站分类: 资源下载 > python视频教程 作者:smile 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/449/ 来源:python黑洞网…

from __future__ import print_function from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #加载数据集 mnist = input_data.read_data_sets(r"C:/Users/HPBY/tem/data/",one_hot=True)#加载本地数据 以独热编码形式 import tensorflow as tf #设置超参 learning_rate = 0.01…

# def 添加层 如何构造神经网络 并展示拟合过程 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the output…

import tensorflow as tf w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) a = tf.matmul(x, w1) y = tf.matmul(a, w2) sess = tf.Session() sess.run(w1.in…

数据准备 1.收集数据 UC Irvine Machine Learning Repository-Concrete Compressive Strength Data Set 把下载到的Concrete_Data.xls拷贝到R的工作目录,然后用Excel打开另存为concrete.cvs. 或者从这里下载: http://files.cnblogs.com/files/yuananyun/concrete.rar 2.数据预处理 > setwd("F://R语言/练习/")…