神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变

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

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x

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

神经网络算法以及Tensorflow的实现 一.多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成:输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入 经过连接结点的权重(weight)传入下一层,上一层的输出是下一层的输入 隐藏层的个数可以是任意的,输入层有一层,

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51416540 看到之前的一篇博文:深入MNIST code测试,接连有读者发问,关于其中的一些细节问题,这里进行简单的答复. Tensorflow中提供的示例中MNIST网络结构比较简单,属于浅层的神经网络,只有两个卷积层和全连接层,我按照Caffe的网络结构绘制一个模型流程: 再附上每一层的具体参数网络(依旧仿照caffe的模式):

一:传统神经网络存在的问题 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 二:卷积神经网络(CNN) CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数. 三:池化 四:卷积操作 五:CNN结构 六:基于卷积神经网络的手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MN

本节涉及: 身份证问题 单层网络的模型 多层全连接神经网络 激活函数 tanh 身份证问题新模型的代码实现 模型的优化 一.身份证问题 身份证号码是18位的数字[此处暂不考虑字母的情况],身份证倒数第2个数字代表着性别. 奇数,代表男性,偶数,代表女性 假设事先不知道这个规则,但收集了足够多的身份证及相应的性别信息.希望通过神经网络来找到这个规律 分析: 显然,身份证号可以作为神经网络的输入,而持有者的性别即是神经网络计算结果的目标值,所以,我们有完备的训练数据 性别有男女,显然是一个二分类问题

1.RNN(Recurrent Neural Network)循环神经网络模型 详见RNN循环神经网络:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6509630.html 2.LSTM(Long Short Term Memory)长短期记忆神经网络模型 详见LSTM长短期记忆神经网络:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6519110.html   3.LSTM长短期记忆神经网络处理Mnist数据集 import tensorflow as

使用mnist数据集进行神经网络的构建 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) 这个神经网络共有三层.输入层有n个1*784的矩阵,第一层有256个神经元,第

''' Created on Apr 20, 2017 @author: P0079482 ''' import tensorflow as tf #获取一层神经网络边上的权重,并将这个权重的L2正则化损失加入名称为'losses'的集合中 def get_weight(shape,lambda1): #生成一个变量 var = tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.float32) #add_to_collection函数将这个新生成变量的L

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): #构建权重: in_sizeXout_size大小的矩阵 weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#生成随机数 #构建偏置: 1X

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次

一.网络结构 二.代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shap

最近看了不少关于写诗的博客,在前人的基础上做了一些小的改动,因比较喜欢一次输入很长的开头句,所以让机器人输出压缩为一个开头字生成两个诗句,写五言和七言诗,当然如果你想写更长的诗句是可以继续改动的. 在输入做了些改动,去除误输入的标点符号,例如输入下面词句: 怒发冲冠,凭栏处,潇潇雨歇.抬望眼,仰天长啸,壮怀激烈. 机器人写出如下: 怒漠多无度袍小,巡管山明恰见偷. 发杵共鸿莼散暮,家山曾住上阳台. 冲钩麻衣隐步障,楼舟复别赤轮楼. 冠盘一线倾中令,音信长思两足阴. 凭栏十字送月沈,莫待长筵韦与兵

import tensorflow as tf import numpy as np ts_norm=tf.random_normal([]) with tf.Session() as sess: norm_data=ts_norm.eval() print(norm_data[:]) import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(norm_data) plt.show() def layer_debug(output_dim,input_dim,inputs

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建一个input数据,-1到1之间300个数,[:,np.newaxis]把x_data变成300维的 x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] #添加噪点,把他变得更像真实数据 noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.shape) #创建一个input的数据 y_d

本节的循环神经网络一图足以说明 import numpy as np X = [1, 2] state = [0.0, 0.0] # 定义RNN的参数 # 以下两个本来是像这样分开的,但是在运算时合并了 w_cell_state = np.asarray([[0.1, 0.2], [0.3, 0.4]]) w_cell_input = np.asarray([0.5, 0.6]) b_cell = np.asarray([0.1, -0.1]) w_output = np.asarray([[1