莫烦Tensorflow笔记

PyTorch笔记9-Batch Normalization

本系列笔记为莫烦PyTorch视频教程笔记github源码reference1:网易吴恩达DL课程reference2:知乎关于BN讨论概要我们知道normalizeinput（归一化输入）可以加速神经网络的训练
YJH-666·2020-08-19 00:13

【莫烦】强化学习（Q-learning和Sara）

目录1.Q-learning1）两个状态两个动作的例子2）Q-learing流程2.Sara1）OriginalSara2）Sara(λ\lambdaλ)1.Q-learningQ-learning属于off-policy，即它看着别人玩来学习。而Sara是走到哪一步就选哪一步，所以只能从自身的经验来学习。可以说成Sara比较胆小，尽量保存自身的安全。1）两个状态两个动作的例子2）Q-learin
水滴_·2020-08-18 17:46

强化学习入门 ： 一文入门强化学习 （Sarsa、Q learning、Monte-carlo learning、Deep-Q-Network等）

最近博主在看强化学习的资料，找到这两个觉得特别适合入门，一个是“一文入门深度学习”，一个是”莫烦PYTHON”。
Yalong Liu·2020-08-18 13:47

手写数字识别（pytorch）

根据莫烦pytorch教程写的importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpEPOCH
是皮卡丘奥·2020-08-18 07:08

DQN学习（1）注解maze代码

学习自莫烦python（b站搜得到），可以自行去GitHub去找源代码，这个只是用来方便我分类管理自己的博客才公开的。
Z~Ikaros·2020-08-17 17:59

莫烦python强化学习系列-DQN学习

传统的Q-learning，我们使用表格来存储每一个状态state,和在这个state下，每个行为action所拥有的Q值。传统的Q-learning不适用状态多的情况。a1a2s1Q(s1,a1)Q(s1,a2)s2Q(s2,a1)Q(s2,a2)..................DQN将神经网络和Q-learning结合。我们可以将状态和动作当成神经网络的输入,然后经过神经网络分析后得到该动
cy冲鸭·2020-08-17 16:51

强化学习笔记+代码（四）：DQN算法原理和Agent实现

本文主要整理和参考了李宏毅的强化学习系列课程和莫烦python的强化学习教程本系列主要分几个部分进行介绍强化学习背景介绍SARSA算法原理和Agent实现Q-learning算法原理和Agent实现DQN
nbszg·2020-08-17 15:51

PyTorch中的Variable类型

1前言今天在学习PyTorch~之前在莫烦的教程中看到了Variable类型的变量，后来看PyTorch的《DeepLearningwithPyTorch:A60MinuteBlitz》教程时，作者们都没有使用
songyuc·2020-08-17 15:01

Tensorflow学习笔记--模型保存与调取

注：本文主要通过莫烦的python学习视频记录的内容，如果喜欢请支持莫烦python。谢谢目前tf的模型保存其实只是参数保存，所以保存文件时你特别要主要以下几点：1、一定要设定好参数的数据类型！
骆驼算法学习笔记·2020-08-17 13:57

【莫烦强化学习】视频笔记（四）2.DQN实现走迷宫

第11节DQN实现走迷宫——《强化学习笔记》上一节已经详细介绍了DQN的两大利器：REPLAYBUFFER（经验回放机制）和冻结Q-target（目标网络，两个网络中用来估计真实Q值的网络），这里给出DQN的伪代码，方便后面的编程实现。11.1主循环DQN伪代码如下:主循环的主要代码就是上面的更新过程，其它诸如DQN类等代码后续补充。主循环要注意的是，这里的两个网络和REPLAYBUFFER的用处
cherreggy·2020-08-17 12:25

Deep Q-Network 学习笔记（一）—— Q-Learning 学习与实现过程中碰到的一些坑

参考资料：https://morvanzhou.github.io/非常感谢莫烦老师的教程http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp
weixin_33924220·2020-08-17 10:31

Deep Q-Network 学习笔记（二）—— Q-Learning与神经网络结合使用（有代码实现）...

参考资料：https://morvanzhou.github.io/非常感谢莫烦老师的教程http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htmhttp
weixin_34186128·2020-08-17 10:50

TensorFlow笔记：环境的安装--只针对MacOs

MacOs安装tensorflow1.安装virtualenv$sudoeasy_installpip#安装pip$pipinstall—upgradevirtualenv#安装virtualenv2.创建一个虚拟环境$virtualenv—system-site-packages-ppython3~/tensorflow#用python3并安装在～/tensorflow目录下$cd~/tenso
破魔·2020-08-17 05:21

05：Tensorflow高级API的进阶--利用tf.contrib.learn建立输入函数

标签（空格分隔）：王小草Tensorflow笔记笔记整理者：王小草笔记整理时间：2017年2月27日笔记对应的官方文档：https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn
王小小小草·2020-08-16 23:10

莫烦老师，Policy Gradient代码学习笔记

详情请见莫烦老师主页：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-A-PG/论文见
uuummmmiiii·2020-08-16 17:06

助教的tensorflow笔记之cnn

卷积神经网络结构图前向传播.pyimporttensorflowastf"""lenet结构"""IMAGE_SIZE=28NUM_CHANNELS=1CONV1_SIZE=5CONV1_KERNEL_NUM=32CONV2_SIZE=5CONV2_KERNEL_NUM=64FC_SIZE=512#全连接层第一层512个神经元OUTPUT_NODE=10defget_weight(shape,re
xiaowu_wu·2020-08-16 17:57

20180929 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记08

20180929北京大学人工智能实践：Tensorflow笔记08https://www.bilibili.com/video/av22530538/?
轮子去哪儿了·2020-08-16 16:57

《人工智能实践：Tensorflow笔记》听课笔记18_4.5神经网络搭建八股

附：课程链接第四讲.神经网络优化4.5神经网络搭建八股由于个人使用Win7系统，并未完全按照课程所讲，以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础，故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时，除注释内容外，字符均使用英文格式。三、神经网络搭建的八股搭建模块化的神经网络八股：前向传播就是搭建网络，设计网络结构(一般新建一个文件forwa
RENeast·2020-08-16 16:48

《人工智能实践：Tensorflow笔记》听课笔记20_5.2模块化搭建神经网络八股

附：课程链接第五讲.全连接网络基础5.2模块化搭建神经网络八股由于个人使用Win7系统，并未完全按照课程所讲，以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础，故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时，除注释内容外，字符均使用英文格式。本节目标：搭建神经网络，在MNIST数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。四、回顾：模块化搭建神经
RENeast·2020-08-16 16:16

人工智能实践：Tensorflow笔记(一)

importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0])b=tf.constant([3.0,4.0])result=a+bprint(result)#Tensor("add:0",shape=(2,),dtype=float32)importtensorflowastfa=tf.constant([[1.0,2.0]])#定义一个2阶张量等于[[1.0,2.0]]
zcc_TPJH·2020-08-16 16:28

人工智能实践：Tensorflow笔记(二)

importtensorflowastfimportnumpyasnpBATCH_SIZE=8SEED=23455#基于seed产生随机数rdm=np.random.RandomState(SEED)#从X这个32行2列的矩阵中取出一行判断如果和小于1给Y赋值1如果和不小于1给Y赋值0#作为输入数据集的标签（正确答案）X=rdm.rand(32,2)#给标签加上-0.05~+0.05的随机噪声rd
zcc_TPJH·2020-08-16 16:56

tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用

tensorflow笔记（三）之tensorboard的使用版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html前言这篇博客将介绍
weixin_33969116·2020-08-16 16:23

20180929 北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记08

https://www.bilibili.com/video/av22530538/?p=28—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
weixin_30667301·2020-08-16 15:42

tensorflow笔记（1）-- 神经网络优化

有一些基础的神经网络的知识，在前面的一些博客有提及，网上也有很多相关基础的讲解，接下来是基础神经网络下，我觉得较为重要的神经网络的知识和关于改进神经网络的一些理解，当然也是搬运工，很多知识也在其他博客和公开课里面有提及，这里所涉及的大部分知识也是来源于公开课上的知识的一部分总结。神经网络的优化从以下五个方面叙述：1.损失函数2.学习率3.滑动平均4.正则化5.神经网络搭建八股一、损失函数从一个简单
dafydd_成·2020-08-16 15:27

TensorFlow北大公开课学习笔记-8 复现vgg16并实现图片识别

注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。
业余狙击手19·2020-08-16 15:59

TensorFlow北大公开课学习笔记-4.1损失函数

注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。
业余狙击手19·2020-08-16 15:59

Tensorflow笔记（七）

数据读取TFRecord格式TFRecord格式介绍TFRecord格式转换示例代码编码阶段解码阶段队列数据队列文件队列使用多线程处理输入的数据组织数据batchTFRecord格式TFRecord格式介绍TFRecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。TFRecord文件中的数据都是通过tf.train
而与你及·2020-08-16 14:21

【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记（二）：优化

文章目录2.1损失函数2.2学习率2.3滑动平均2.4正则化2.1损失函数神经元模型：激活函数：神经网络复杂度：损失函数：softmax()函数使输出满足概率分布要求，因此可用下图中代码实现交叉熵损失函数：2.2学习率TensorFlow中的tf.train.exponential_decay()指数衰减法2.3滑动平均MOVING_AVERAGE_DECAY：衰减率，是一个超参数。trainab
lxg0387·2020-08-16 14:38

《人工智能实践：Tensorflow笔记》-06全连接网络实践

断点续训ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)ifckptandckpt.model_checkpoint_path:#恢复会话saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)实现了给所有的w和b赋保存在ckpt中的值，实现断点续训。如何对输入的真实图片，输出预测结果？如何制作数据集，实现特
周小丫0_0·2020-08-16 14:30

《人工智能实践：Tensorflow笔记》-02搭建神经网络

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：张量的维数举例importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0])b=tf.constant([3.0,4.0])result=a+bprint(result)#显示结果#Tensor("add:0
周小丫0_0·2020-08-16 14:00

【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解

本文图片素材引自莫烦老师的教学视频，笔者也是从新手看着莫烦老师的视频一步一步学习的。文章旨在记录分享和自己的理解。https://morvanzhou
shura_R·2020-08-16 14:15

人工智能实践Tensorflow笔记：Tensorflow框架-3

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：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。0阶张量称作标量scalar1阶张量称作向量vector[]2阶张量称作矩阵matrix[[]]数据类型：Tensorflow的数据类型有tf.float32、tf.int32等。计算图（Graph）：搭建神经
彭世瑜·2020-08-16 13:23

人工智能实践Tensorflow笔记：人工智能概述-1

一些基本概念人工智能：机器模拟人的意识和思维机器学习:是一种统计学方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果特点：随经验的增加，效果会变好举例:决策树模型机器学习三要素：数据、算法、算力深度学习：深层次神经网络，源于对生物脑神经元结构的研究。神经网络:是基于神经元结构的，是输入乘以权重，再求和，再过非线性函数的过程人脑神经网络：随着人的成长，脑神经网络是在渐渐变粗变壮神经网络的发
彭世瑜·2020-08-16 13:23

学习： 人工智能实践：Tensorflow笔记（四） 4.1

1#coding:utf-82#此程序是4.1-损失函数单元，运用MSE作为损失函数的3#题目是预测日销量y，因变量是x1,x2。4#数据样本，Y_是y_=x1+x2,噪声-0.05-0.05产生5#导入模块6importtensorflowastf7importnumpyasnp8BATCH_SIZE=89#SEED赋值使得产生的随机数与老师的一样，方便对比检查，实际运用时不用这样10SEED=
bufengzj·2020-08-16 12:36

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH3

课程链接这这里随机产生32组生产出的零件的体积和重量,训练3000轮,每500轮输出一次损失函数importtensorflowastfimportnumpyasnpSEED=23455rng=np.random.RandomState(SEED)BATCH_SIZE=8X_NUM=32STEPS=3000LEARNING_RATE=0.001X=rng.rand(X_NUM,2)#LABEL=[
小麻小芝麻·2020-08-16 11:32

Tensorflow笔记-

1.python安装包：codainstall卸载包：condaremove更新包：condaupdate模糊查询：condasearchpip命令：安装包：pipinstall卸载包：pipuninstallconda环境管理：创建环境：condacrate--name激活环境：activate退出环境：deactivate删除环境：condaremove--name--all查看当前环境系统：
小风风风风风·2020-08-16 11:01

人工智能实践：Tensorflow笔记（完整版）

入门课程,比较基础第一讲带着大家梳理人工智能领域的基本概念：比如什么是人工智能、什么机器学习、什么是深度学习，他们的发展历史是什么，能用他们做什么。课后，助教会带领大家安装Ubuntu系统、Python解释器和Tensorflow环境，把同学们的电脑进行改造，让它变得更专业。第二讲串讲python语法：课程将帮同学们在最短的时间内把python语法织成网，为后续课程扫清代码关；第三讲讲解Tenso
qq_34828742·2020-08-16 11:29

4、tensorflow学习笔记-搭建神经网络步骤

最近在学习tensorflow相关知识，主要参考的课程有MOOC北京大学曹健老师的tensorflow笔记，课程链接：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002
平江·2020-08-16 10:59

TensorFlow笔记（2）-搭建神经网络

内容概要：搭建一个简单的神经网络，总结搭建八股。张量、计算图、会话基于TensorFlow的NN：用张量表示数据集，用计算图搭建神经网络，再用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到优化后的模型。张量（tensor）：可以简单理解为多为数组（列表）阶：张量的维度如果说TensorFlow的第一个词Tensor表明了它的数据结构，那么Flow则体现了它的计算模型。TensorFlow是一个通过计
hhaowang·2020-08-16 10:45

北京大学曹健——Tensorflow笔记 04 神经网络优化

#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""#预测多或预测少的影响一样，即预测多与预测少给的权重相同#0导入模块，生成数据集importtensorflowastfimportnumpyasnpBATCH_SIZE=8#一次喂入神经网络的一小撮特征是8个SEED=23455#随机种子是23455，保证每次生成的数据
世界非世界，是名世界！·2020-08-16 10:39

北京大学 人工智能实践：Tensorflow笔记——曹健（writed by Enigmalgia）

可以看下我转载的一篇文章机器学习入门概括关于TensorFlow的安装Ubuntu18.04下安装anaconda和pycharm搭建TensorFlow贴一下TensorFlow的官方中文版教程TensorFlow的中文API文档曹健老师的GitHub源码持续更新，在和同学交流之后被推荐了北京大学曹健老师的这门实践课，学习TensorFlow的实践。先致谢一下曹健老师！课程资源在B站和网易中国M
Enigmalgia·2020-08-16 10:49

关于TensorFlow中tfrecords文件的的简易教程

本文属于课程笔记，源自曹健老师的”人工智能实践：Tensorflow笔记”（侵删）：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002#/learn/announcetfrecords
安mu牧·2020-08-16 09:10

tensorflow的相关学习问题（版本不同）

以下报错主要是由于学习莫烦老师的tensorflow课程，由于TensorFlow的版本不同，出现的一些相关问题：1．AttributeError:‘module’objecthasnoattribute
土星萌萌哒·2020-08-16 09:33

TensorFlow笔记之MNIST例程详解

MNIST被称为这方面的HelloWorld，此程序修改自github程序如下#-*-coding:utf-8-*-fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfdir='/home/kaka/Documents/input_data'#1.Importdatamnist=input_data.
丶kaka·2020-08-16 08:33

TensorFlow 笔记5--模型复用

TensorFlow笔记5–模型复用参考文档：https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/11_deep_learning.ipynb一、模型复用法
Wang_Jiankun·2020-08-16 05:10

python学习笔记——matplotlib的使用(1)

python学习笔记一、matplotlib的使用（1）以下内容参考莫烦python教程，为个人整理笔记1、导入图像绘制包importmatplotlib.pyplotasplt2、plt.figure
旧城·半夏·2020-08-16 04:07

TensorFlow基础架构

莫烦TensorFlow教程笔记整理1处理结构计算图纸Tensorflow先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs
阿刷·2020-08-16 00:32

PyTorch教程

莫烦PyTorch教程笔记整理文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练一
阿刷·2020-08-16 00:30

Q-Learning原理+python代码解析+改进

值迭代）代码讲解三、改进---epsilon、策略迭代1、epsilon随游戏进行逐步减小2、改为策略迭代四、遇到的问题1、文件命名2、zeros格式五、总结与展望引言本文代码部分和部分原理介绍是出自莫烦
野生蘑菇菌·2020-08-15 22:44

利用RNN做脑电信号的分类（一）

这里大概贴几个网址https://www.yunaitong.cn/understanding-lstm-networks.htmlhttp://feisky.xyz/machine-learning/rnn/还有莫烦的教程我自己尝试着用
jl0624·2020-08-15 11:14
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