tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值. reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 第一个参数input_tensor: 输入的待降维的tensor; 第二个参数axis: 指定的轴,如果不指定,则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_d

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完

https://blog.csdn.net/chengshuhao1991/article/details/78545723 在计算损失时,通常会用到reduce_sum()函数来进行求和,但是在使用过程中常常会搞不清楚具体是怎样进行计算的,通过查阅资料,逐渐搞清楚了这个函数的用法,下面就来详细解释一下. 在TensorFlow官方文档中有这样的解释:这里写图片描述 其实在reduce_sum()中,是从维度上去考虑的.其中的参数reduction_indices很容易搞蒙圈,上个图加深理解吧.

sess=tf.Session() a=np.array([1,2,3,5.]) # 此代码保留为浮点数 a1=np.array([1,2,3,5]) # 此代码保留为整数 c=tf.reduce_mean(a)d=sess.run(c)print(a)print(d)c1=tf.reduce_mean(a1)d1=sess.run(c1)print(a1)print(d1) 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值.然而,代码运行发

一.tf.transpose函数的用法 tf.transpose(input, [dimension_1, dimenaion_2,..,dimension_n]):这个函数主要适用于交换输入张量的不同维度用的,如果输入张量是二维,就相当是转置.dimension_n是整数,如果张量是三维,就是用0,1,2来表示.这个列表里的每个数对应相应的维度.如果是[2,1,0],就把输入张量的第三维度和第一维度交换. import numpy as np import tensorflow as tf A

二分~多分~Softmax~理预 一.简介 在二分类问题中,你可以根据神经网络节点的输出,通过一个激活函数如Sigmoid,将其转换为属于某一类的概率,为了给出具体的分类结果,你可以取0.5作为阈值,凡是大于0.5的样本被认为是正类,小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题.多分类问题神经网络最常用的方法是根据类别个数n,设置n个输出节点,这样每个样本,神经网络都会给出一个n维数组作为输出结果,然后我们运用激活函数如softmax,将输出转换为一种概率分布 其中的每一个概率

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点,无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此,比如,在AlexNet中最后的输出层有1000个节点: 而即便是ResNet取消了全连接层,也会在最后有一个1000个节点的输出层: 一般情况下,最后一个输出层的节点个数与分类任务的目标数相等.假设最后的节点数为N,那么对于每一个样例,神经网络可以得到一个N维的数组作为输出结果,数组中每一个维度会对应一个类别.在最理想的情况下,如果一个样本属于k,那么这个类别所对

# Author Qian Chenglong import tensorflow as tf import numpy as np #生成100个随机数据点 x_date=np.random.rand(100) y_date=x_date*0.1+0.2 #构造一个线性模型 k=tf.Variable(0.) b=tf.Variable(0.) y=k*x_date+b # 二次代价函数 loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_date))#最小二乘 my_opti

TensorFlow运作方式入门 代码:tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/ 本篇教程的目的,是向大家展示如何利用TensorFlow使用(经典)MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络(feed-forward neural network).我们的目标读者,是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士. 因此,撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识. 在学习本教程之前,请确保您已按照安装TensorFlow教程中的要求

包含如下几个部分: 1.面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程 2.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程 3.TensorFlow 使用指南 4.卷积神经网络 5.单词的向量表示(word embedding) 6.循环神经网络 (Recurrent Neural Network, 简称 RNN) 7.序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 8.Mandelbrot 集合 9.偏微分方程 10.MNIST 数据下载 MNIST机器学习入门 当我们开始学习

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

1.分类问题(交叉熵): (1)模型: (2)代码1: 其中,tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内,若小于1e-10则赋值为1e-10,若大于1.0则赋值为1,这样避免出现log0这种错误或大于1的概率. reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平均运算.reduce_mean计算之前得到的结果是一个n×m的二维矩阵[每一个样本的每一类别交叉熵],其中n为一个batch中样本数量,m为分类的类别数量.交叉熵模型中应将每行中的m个结果相加得到所有

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

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

一.分类损失 1.交叉熵损失函数 公式: 交叉熵的原理 交叉熵刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近.假设概率分布p为期望输出,概率分布q为实际输出,H(p,q)为交叉熵,则: 有这样一个定理:当p=q时,交叉熵去的最小值.因此可以利用交叉熵比较一个分布与另一个分布的吻合情况.交叉熵越接近与熵,q便是针对p更好的逼近,实际上,模型的输出与期望输出越接近,交叉熵也会越小,这正是损失函数所需要的. 在对熵进行最小化时,将log2替换为log完全没

本部分主要涉及到TensorFlow的运作方式和主要操作 所需的代码在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist 需要用到的代码文件有: mnist.py   构建一个完全连接(full connected)的MNIST模型所需要的代码 fully_connected_feed.py 利用下载的数据集训练构建好的MNIST模型的主要代码,以数据反馈字典的形式为输出

深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多 分类专栏: Deep learning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/81542667 1. softmax层的作用 通过神经网络解决多分类问题时,最常用的一种方式就是在最后一层