RNN的一种类型模型被称为长短期记忆网络(LSTM).我觉得这是一个有趣的名字.它听起来也意味着:短期模式长期不会被遗忘. LSTM的精确实现细节不在本文的范围之内.相信我,如果只学习LSTM模型会分散我们的注意力,因为它还没有确定的标准   所示. :导入相关库 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn 所示,构造函数里面设置模型超参数,权重和成本函数. :定义一个类及其构造函数…

Mac tensorflow mnist实例 前期主要需要安装好tensorflow的环境,Mac 如果只涉及到CPU的版本,推荐使用pip3,傻瓜式安装,一行命令!代码使用python3. 在此附上个人git完整代码地址:https://github.com/Liuyubao/Tensorflow_mnist sudo pip3 install tensorflow 开堂测试 下面是一些会涉及到的概念,可以参考谷歌机器学习术语表. 训练集 测试集 特征 损失函数 激活函数 准确率 偏差 梯度下…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        …

TF 手写体识别简单实例: TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算,其中也包括实现和训练深度神经网络模型.下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分,同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别. 基本设置 在我们构建模型之前,我们首先加载MNIST数据集,然后开启一个TensorFlow会话(session). 加载MNIST数据集 TensorFlow中已经有相关脚本,来自动下载和加载MNIST数据集.(脚本会自动创建MNIST_data文件夹来存储…

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义 条件随机场(crf):是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至…

1.对TensorFlow的基本操作 import tensorflow as tf import os os.environ[" a=tf.constant(2) b=tf.constant(3) with tf.Session() as sess: print("a:%i" % sess.run(a),"b:%i" % sess.run(b)) print("Addition with constants: %i" % sess.r…

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation…

整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…