TensorFlow初学 基本概念 1.激活函数和成本函数 激活函数(activation function):一般是非线性函数,就是每个神经元通过这个函数将原有的来自其他神经的输入做一个非线性变化,输出给下一层神经元.激活函数实现的非线性能力是前向传播很重要的一部分. 成本函数(cost function):损失值越小,结果越可靠. 2.有监督学习和无监督学习 有监督学习:训练数据有标记的学习. 无监督学习:有两种思路:一种是聚类,另一种是在成功时采用某种形式的激励制度,即强化学习. 此外还有…

1:你想要学习TensorFlow,首先你得安装Tensorflow,在你学习的时候你最好懂以下的知识:    a:怎么用python编程:     b:了解一些关于数组的知识:     c:最理想的情况是:关于机器学习,懂一点点:或者不懂也是可以慢慢开始学习的. 2:TensorFlow提供很多API,最低级别是API:TensorFlow Core,提供给你完成程序控制,还有一些高级别的API,它们是构建在TensorFlow Core之上的,这些高级别的API更加容易学习和使用,于此同时,…

任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦.编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码,当增加层数时,编写代码将会更加困难,执行时间也会更长. TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷,从而缩短了想法到部署之间的实现时间.在本教程中,你将学习如何利用 TensorFlow 的功能来实现深度神经网络. TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络(DNN)开发的功能强大的开源软件库,于 2015 年 1…

初学者的时间大部分浪费在了环境上了: 建议直接上Linux系统,我推荐国产的深度系统,deepin这几年一直在不断的发展,现在15.4已经很不错了 1,图形化界面很漂亮,内置正版crossover,并且做了优化.可以不用折腾的安装日常使用的软件,很是节约时间,不玩游戏的话可以放弃Windows了. 2,配置好系统后要备份好系统,尤其是新手,系统总是坏 Python环境下安装TensorFlow比较麻烦,Linux还要解决各种依赖问题: 建议使用开源的Python发行版本,自动解决依赖问题,可设置…

最近在学习<tensorflow实战>时需要下载cifar10数据集,在cifar10目录下用到命令: import cifar10,cifar10_inputcifar10.maybe_download_and_extract() 出错,具体错误信息 UnrecognizedFlagError Traceback (most recent call last) <ipython-input-2-e6d19815ade8> in <module>() 15 return…

注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark.初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”.下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST数据集来构建一个卷积神经网络. 0. Fashion-MNIST数据集 MNIST数据集在机器学习算法中被广泛使用,下面这句话能概况其重要性和地位: In fact, MNIST is often the first data…

人工智能,用计算机实现人类智能.机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习.修正训练模型.模型本质,一堆参数,描述业务特点.机器学习和深度学习(结合深度神经网络). 传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法.AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN).估值网络(value network,盘面评估函数),计算盘面分…

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置…

要确保已经明白神经网络和卷积神经网络的原理.如果不明白,先学习参考资料1.tensorflow中有很多api,可以分成2大类.1类是比较低层的api(tf.train),叫TensorFlow Core.还有1种相对高层的api(tf.contrib.learn),是建立在TensorFlow Core基础上的,这种api码农用着很方便. 环境 python 3.5.3 tensorflow 1.0.0 Tensors TensorFlow中的基本数据是tensor. tensor可以直观地理解…

因为实训课要用LSTM+attention机制在钢材领域做一个关系抽取.作为仅仅只学过一点深度学习网络的小白在b站上学习了RNN,LSTM的一些理论知识. 但只懂得一些理论知识是无法完成关系抽取的任务的.于是从图书馆借来<tensoflow实战-----深度学习框架>,在此开始记录我的tensorflow神经网络编程! 首先先介绍一下tensorflow的运作机制,对一个具体的计算而言,一般可以分为两个阶段,第一个阶段用来定义计算图中的计算,第二个阶段用来执行计算. 有了这个概念之后,就会发现…