TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:张量的维数 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算 会话(Session):执行计算图中的结点运算 神经网络的参数:即计算图中的权重,也可以说是神经元(后面会提到)线上的权重,用变量表示,一般会随机生成这些参数.生成参数的方法是让 w(神经元上的线)…

20180929 北京大学 人工智能实践:Tensorflow笔记03(2018-09-30 00:01)…

1.Spring 的事务抽象 Spring提供了一致的事务模型 JDBC/Hibernate/Mybatis 操作数据 DataSource/JTA 事务 2.事务抽象的核心接口 PlatformTransactionManage DateSourceTransactionManage HibernateTransactionManage JtaTransactionManage TransactionDefinition Propagation lsolation Timeout Read-o…

TensorFlow笔记-08-过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点 TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 TensorFlow笔记-05-反向传播,搭建神经网络的八股 TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 TensorFlow笔记-03-张量,计算图,会话 TensorFlow笔记-02-Windows下搭建TensorFlow环境(win版非虚拟机)…

人工智能实践:TensorFlow笔记-01-开篇概述 从今天开始,从零开始学习TensorFlow,有相同兴趣的同志,可以互相学习笔记,本篇是开篇介绍 Tensorflow,已经人工智能领域的一些名词介绍 人工智能实践:TensorFlow笔记-01-概述 什么是人工智能? 人工智能:机器模拟人的意识和思维 艾伦·麦席森·图灵(1912/06--1954/06),美国数学家,逻辑学家,"计算机科学之父","人工智能之父" 人工智能助理 谷歌 Assistant,微…

  第一讲:人工智能概述       第三讲:Tensorflow框架         前向传播: 反向传播: 总的代码: #coding:utf-8 #1.导入模块,生成模拟数据集 import tensorflow as tf import numpy as np #np为科学计算模块 BATCH_SIZE = 8#表示一次喂入NN多少组数据,不能过大,会噎着 seed = 23455 #基于seed产生随机数 rng = np.random.RandomState(seed) #随机数返回…

TensorFlow笔记-05-反向传播,搭建神经网络的八股 反向传播 反向传播: 训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使用神经网络模型在训练数据上的损失函数最小 损失函数:(loss) 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_ 差距 损失函数的计算有很多方法,均方误差MSE是比较常用的方法之一 关于损失函数,会在下一篇仔细讲 均方误差: 求前向传播计算结果与已知答案之差的平方再求平均 用 Tensorflow 函数表示: loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_…

tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程.                                       图中的constant是个常量 计算图只描述过程,不执行. (2)tf中的会话 那么怎么计算呢? tensorflow有个会话是专门用来计算的 import tensorflow as tf x=tf.constant([[1.0,2.0]]) w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) y=tf.matmul(x,w…

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

实战案例: 数据X[x0,x1]为正太分布随机点, 标注Y_,当x0*x0+x1*x1<2时,y_=1(红),否则y_=0(蓝)  建立三个.py文件 1.  generateds.py生成数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt seed = 2 def generateds(): #基于seed产生随机数 rdm = np.random.RandomState(seed) #随机数返回200列2行的矩阵,表示300组坐标点(…