莫烦Tensorflow笔记第20页

Tensorflow笔记之【神经网络的优化】

神经元模型用数学公式表示为，其中f为激活函数，模型示意图如下激活函数引入非线性激活因素，提高模型的表达力，常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh其它概念神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示；神经网路的层数：一般不计输入层，层数=n个隐藏层+1个输出层；神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w的个数+所有参数b的个数；损失函数的优化用来表示预测值（y）与已

不理不理不理左卫门·2018-07-30 11:51

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH8_1复现已有的卷积神经网络

一颗Lychee·2018-07-25 15:55

TensorFlow笔记——数据类型dtype

Tensorflow中，主要有以下几种数据类型（dtype），在旧版本中，不用加tf也能使用。有符号整型tf.int8：8位整数。tf.int16：16位整数。tf.int32：32位整数。tf.int64：64位整数。无符号整型tf.uint8：8位无符号整数。tf.uint16：16位无符号整数。浮点型tf.float16：16位浮点数。tf.float32：32位浮点数。tf.float64

Lavi_qq_2910138025·2018-07-24 21:44

TensorFlow笔记——tf.split()拆分tensor和tf.squeeze()

tf.split()参数说明：split(value,num_or_size_splits,axis=0,num=None,name='split')value：输入的tensornum_or_size_splits:如果是个整数n，就将输入的tensor分为n个子tensor。如果是个tensorT，就将输入的tensor分为len(T)个子tensor。axis：默认为0，计算value.sh

Lavi_qq_2910138025·2018-07-24 21:00

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter7 卷积网络基础

本篇博客为学习中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记课程时的个人笔记记录。具体课程情况可以点击链接查看。

tuzixini·2018-07-24 18:58

TensorFlow笔记——用expand_dim()来增加维度

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input,dim,name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input,shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError:Expectedbinaryorunicodestring,got1在

Lavi_qq_2910138025·2018-07-24 16:18

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter6

本篇博客为学习中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记课程时的个人笔记记录。具体课程情况可以点击链接查看。

tuzixini·2018-07-24 11:23

【Tensorflow】使用CNN识别手写数字

关于TensorflowCNN的内容，推荐莫烦

Mister5ive·2018-07-22 14:36

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter5

学习中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记课程时的个人笔记记录。具体课程情况可以点击链接查看。

tuzixini·2018-07-21 11:33

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH7_2 Lenet-5代码讲解

Lenet-5代码讲解Lenet神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的,该神经网络充分考虑图像的相关性。1.Lenet神经网络结构为:1.输入为32*32*1的图片大小,为单通道的输入;2.进行卷积,卷积核大小为5*5*1,个数为6,步长为1,非全零填充模式;3.将卷积结果通过非线性激活函数;4.进行池化,池化大小为2*2,步长为1,全零填充模式;5.进行卷积,卷积核大小为5*5*6,

一颗Lychee·2018-07-20 22:39

莫烦PYTHON | Tensorflow教程——高阶内容（第五章）

（未完）5.1Classification分类学习Classification分类问题，定性输出是分类，或者说是离散变量预测。Regression回归问题，定量输出是回归，或者说是连续变量预测。"""Pleasenote,thiscodeisonlyforpython3+.Ifyouareusingpython2+,pleasemodifythecodeaccordingly."""from__f

kudou1994·2018-07-20 09:31

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH7_1卷积神经网络

卷积神经网络参考资料：课程链接MLNotebook1.全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。2.待优化的参数过多,容易导致模型过拟合。3.在实际应用中,会先对原始图像进行特征提取,把提取到的特征喂给全连接网络,再让全连接网络计算出分类评估值。4.卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合

一颗Lychee·2018-07-19 21:45

莫烦PYTHON | Tensorflow教程——可视化好助手Tensorboard（第四章）

4.1Tensorboard可视化好帮手1Event/Scalar:展示训练过程中的统计数据（最值，均值等）变化情况Image:展示训练过程中记录的图像Audio:展示训练过程中记录的音频Histogram:展示训练过程中记录的数据的分布图Graphs:展示神经网络结构图可视化整个神经网络的结构代码是前几节的截取from__future__importprint_functionimportten

kudou1994·2018-07-19 17:04

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH6_2 制作数据集

制作数据集tfrecords文件：(1)tfrecords:是一种二进制文件,可先将图片和标签制作成该格式的文件。使用tfrecords进行数据读取,会提高内存利用率。(2)tf.train.Example:用来存储训练数据。训练数据的特征用键值对的形式表示。如:‘img_raw’:值‘label’:值值是Byteslist/FloatList/Int64List(3)SerializeToStr

一颗Lychee·2018-07-19 16:59

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH6_1 输入手写数字输出识别结果

输入手写数字输出识别结果实现断点续训输入真实图片,输出预测结果实现断点续训，在mnist_backward.py里加入三行代码即可：withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())#实现断点续训----------------------------------------ckpt=tf.train.get_che

一颗Lychee·2018-07-19 10:34

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH5_2/3 实现手写体 mnist 数据集的识别任务

实现手写体mnist数据集的识别任务,共分为三个模块文件,分别是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程文件(mnist_backward.py)验证模型准确率的测试过程文件(mnist_test.py)。描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)#coding:utf-8importtensorflowastf

一颗Lychee·2018-07-19 09:06

tensorflow笔记及代码

在mooc上看到一个很好的tensorflow教程，因此想把笔记及代码链接记录下来，课程链接为：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002#/learn/content课程笔记文档链接：https://download.csdn.net/download/vmxhc1314/10548913每一章的代码链接：1.python的常用语法：https

枫^.^·2018-07-18 15:34

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH4_5 模块化搭建神经网络

模块化搭建神经网络前向传播:由输入到输出,搭建完整的网络结构,描述前向传播的过程需要定义三个函数:(1)第一个函数forward()完成网络结构的设计,从输入到输出搭建完整的网络结构,实现前向传播过程。该函数中,参数x为输入,regularizer为正则化权重,返回值为预测或分类结果y。defforward(x,regularizer):w=b=y=returny(2)第二个函数get_weigh

一颗Lychee·2018-07-18 14:22

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH4_4 正则化

正则化过拟合:神经网络模型在训练数据集上的准确率较高,在新的数据进行预测或分类时准确率较低,说明模型的泛化能力差。正则化:在损失函数中给每个参数w加上权重,引入模型复杂度指标,从而抑制模型噪声,减小过拟合。使用正则化后,损失函数loss变为两项之和:loss=loss(y与y_)+REGULARIZER*loss(w)其中,第一项是预测结果与标准答案之间的差距,如交叉熵、均方误差等;第二项是正则化

一颗Lychee·2018-07-18 11:46

利用PTB数据实现多层的LSTM网络

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析标签（空格分隔）：tensorflow笔记tensorflow笔记系列：（一）tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二）tensorflow笔记

Roy-Better·2018-07-18 09:48

tensorflow笔记4：函数：tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()

tensorflow笔记4：函数：tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()转载自https://www.cnblogs.com

cyj68815923·2018-07-15 21:30

pytorch教程

《深度学习框架PyTorch：入门与实践》对应实例代码4.莫烦pytorch视频教程5.莫烦pytorch视频代码6.PyTorchExamples7.吐血整理：PyTorch项目代码与资源列表|资源下载

YDQN·2018-07-11 11:19

PyTorch （莫烦）中

4.2RNN（一般是用于时间序列的数据）循环神经网络让神经网络有了记忆,对于序列话的数据,循环神经网络能达到更好的效果.几个缺点：[1]梯度弥散（消失）反向传播时W1每次误差乘以大于1的数，就会逐渐的趋于无穷大（1）LSTMRNN（可以有更好的结果）应用：（1）分类：（mnist手写数字识别）对于图片，怎样看成时间序列的数据呢，可将其看成从上到下的读图，第一个时间点读第一行的像素信息，直到最后一行

爬坡少女·2018-07-10 16:29

tensorflow 波士顿房价预测LSTM/RNN tensorboard 完整代码

代码中注释比较少，不明白的可以看周莫烦的视频！https://

liangjiubujiu·2018-07-10 15:31

Python-matplotlib画图(莫烦笔记)

https://www.zhihu.com/collection/260736383作者：触摸壹缕阳光链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33270402来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。1.前言Matplotlib是一个python的2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过Matplotlib，开发者可以仅需要几

看不见我呀·2018-07-10 12:24

PyTorch动态神经网络（莫烦）上

一简述1.神经网络简述（以图片为例）对于和给定的一张猫的图片，相当于一个激励，在每个神经网络层中有部分的神经元被激活（发），最后会得出一个结果，比如是狗，知道是错的，再反向传（感觉用词不太准确），之前被激发的神经元不会像之前那么活跃，但同时会有新的神经元被激活，其实相当于修改参数，多次重复后，就会得到一个比较完美的结果，识别为猫。2.神经网络：梯度下降（向着梯度降低最快的方向走到梯度最小的地方）优

爬坡少女·2018-07-07 11:14

Tensorflow笔记__实现断点续训功能

内容源于曹建老师的tensorflow笔记课程源码链接:https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes在反向传播算法中，训练代码如下：saver

Li_haiyu·2018-07-03 14:15

Tensorflow笔记__使用mnist数据集并测试自己的手写图片

内容源于曹建老师的tensorflow笔记课程源码链接:https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes测试图片下载:https://github.com

Li_haiyu·2018-06-28 18:52

tensorflow笔记__学习率的设置

learning_rate:学习率设置大了震荡不收敛,设置小了,收敛速度太慢,时间成本高.下面我们使用tensorflow设置损失函数为y=(w+1)^2,初始w=5,更改学习率看一下loss值输出的变化情况,显然,我们知道最优的值w=-1code:#coding:utf-8"""设置损失函数为loss=(w+1)^2令w的初值为常数5,反向传播就是求最优的w,即求最小的loss对应的w值"""i

Li_haiyu·2018-06-27 21:09

[Python人工智能] 七.加速神经网络、激励函数和过拟合

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基

Eastmount·2018-06-25 23:12

[Python人工智能] 七.加速神经网络、激励函数和过拟合

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基

Eastmount·2018-06-25 23:12

莫烦PYTHON | Tensorflow教程——建造我们第一个神经网络（第三章）

#3.1例子3添加层defadd_layer()为神经网络添加一个神经层importtensorflowastf#添加一个神经层defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#in_size代表行/输入层b

kudou1994·2018-06-25 18:28

莫烦PYTHON | Tensorflow教程——Tensorflow基础构架（第二章）

2.1处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构，然后再把数据放入结构当中进行运算和训练。我们要做得就是要建立一个这样的结构，然后把数据放进去，之后tensorflow就可以自己运行，tensorflow字面意思翻译过来就是向量在里面飞。上图就是一个循环，从输入层输入数据，数据飞到隐藏层再到输出层，用梯度下降法处理，完成对几个参数的更新，用更新之后的参数再次应用到隐藏层中去学习，

kudou1994·2018-06-22 02:30

莫烦PYTHON | Tensorflow教程——Tensorflow简介（第一章）

当然莫烦老师个人水平可能很高，但是讲课水平真的不高，个人感受，勿喷。本笔记基于莫烦python的tensorflow教程1.1科普：人工神经网络VS生物神经网络生物神经网络：人的神经网

kudou1994·2018-06-21 15:09

莫烦机器学习笔记【二】

一、建立一个简单的神经网络importtensorflowastfimportnumpyasnp#定义一个添加层的函数defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#要添加的功能None时为线性函数Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))#定义矩

冲鸭！！！！！·2018-06-15 11:24

[Python人工智能] 六.神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和

Eastmount·2018-06-12 00:57

[Python人工智能] 六.神经网络的评价指标、特征标准化和特征选择

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和

Eastmount·2018-06-12 00:57

TensorFlow笔记4：显卡使用

tensorflowtensorflow可以指定训练使用的显卡。如果一台电脑具有多个NVIDIA的GPUs，用户想要指定需要使用的GPU，那么在python中可以写如下语句。这个语句设置了当前程序可见的显卡。importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"然后使用tf.device来指定训练的gpuID。但是如果只指定ID，而没有屏蔽掉其他的显卡的话，T

_rookie_coder·2018-06-07 21:01

PyTorch Tutorial

ML_Kyle·2018-06-03 09:14

[Python人工智能] 五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对

Eastmount·2018-06-01 16:32

[Python人工智能] 五.theano实现神经网络正规化Regularization处理

主要是学习"莫烦大神"网易云视频的在线笔记，后面随着深入会讲解具体的项目及应用。基础性文章和在线笔记，希望对

Eastmount·2018-06-01 16:32

[Python人工智能] 四.神经网络和深度学习入门知识

前三篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章又回到基础知识，结合莫烦大神的视频学习，讲解机器学习基础知识、神经网络基础

Eastmount·2018-05-31 09:46

[Python人工智能] 四.神经网络和深度学习入门知识

前三篇文章讲解了神经网络基础概念、Theano库的安装过程及基础用法、theano实现回归神经网络、theano实现分类神经网络，这篇文章又回到基础知识，结合莫烦大神的视频学习，讲解机器学习基础知识、神经网络基础

Eastmount·2018-05-31 09:46

黑魔法的祭品第三章

“dimo”迪莫烦躁地低声叫着。洛奇想起格里芬院长说的话：气氛是

创意西子·2018-05-30 19:42

Variable变量（莫烦PyTorch 动态神经网络笔记）

importtorchfromtorch.autogradimportVariabletensor=torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])variable=Variable(tensor,requires_grad=True)print(tensor)print(variable)print(tensor*tensor)t_out=torch.mean(tensor*te

林下的码路·2018-05-30 17:20

Numpy & Torch对比（莫烦PyTorch 动态神经网络笔记）

importtorchimportnumpyasnpnp_data=np.arange(6).reshape(2,3)torch_data=torch.from_numpy(np_data)tensor2array=torch_data.numpy()print('\nnumpy',np_data,'\ntorch',torch_data,'\ntensor2array',tensor2array

林下的码路·2018-05-30 16:04

DQN(1)

DQN(1)DQN(1)资料为什么需要DQN伪代码需要复现莫烦PYTHON的核心代码效果下一步任务资料莫烦PYTHONDeepMind《强化学习精要》DeepReinforcementLearning基础知识

lovecencen1893·2018-05-28 10:21

莫烦tensorflow Batch Normalization 代码加注释

莫烦tensorflowBaychNormalization代码加注释。"""

curious_girl·2018-05-26 20:44

莫烦tensorflow Batch Normalization总结与tf.identity()/EMA功能

代码来源于莫烦tensorflowBatchNormalization一节。我添加了一些注释（自己的理解），添加了一些函数的功能介绍。

curious_girl·2018-05-26 20:06

北京大学人工智能实践：Tensorflow笔记

__bofqi.19https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002第八讲导学欢迎来听Tensorflow笔记！

Frist2018·2018-05-26 09:03

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