莫烦Tensorflow笔记第6页

tensorflow笔记（三）——损失函数

一、概述机器学习主要面对两类问题：回归和分类。不过一个问题属于分类还是回归的界定却并不清晰。比如点击率预估输入样本的Label是0-曝光和1-点击，输出的是用户点击的概率，是一个连续值，你说点击率是回归问题还是分类问题？从目标来看输出一个率值而非类别应该算回归，但从输入来看是标签离散的，应该算是分类。本质上这两类问题是一体两面的，分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化

starxhong·2022-07-25 09:39

TensorFlow笔记——OP

前言tensorflow是一个符号式编程框架，需要定义graph，然后用一个session来运行这个graph得到结果在graph中，我们需要定义数据和操作其中，数据就是Tensor对象；而操作就是Operation对象，简称OP记住这两点常见OP区分一下操作函数与操作对象：先举个例子：importtensorflowastfdefop_demo():a=tf.constant(5)print("

DAI_KAI_KAI·2022-07-25 09:38

TensorFlow笔记——基本函数及概念

目录神经网络设计过程TensorFlow基本概念基本函数1.创建张量的方法2.数据类型转换3.取张量中最小值与最大值4.求和与平均值5.标记变量为可训练6.四则运算（维度和类型应一致）7.幂次运算8.矩阵相乘（数据类型应相同）9.自动生成特征/标签对10.计算梯度11.枚举12.独热码转换13.输出值符合概率分布14.对参数实现自更新15.得到最大（小）值的索引鸢尾花数据集分类TensorFlow

中意灬·2022-07-25 09:08

有用的博客资源

u013142781/article/details/50529030CMakeLists.txt：http://blog.csdn.net/z_h_s/article/details/50699905莫烦

子季鹰才·2022-07-19 10:06

python如何获取tensor()数据类型中的值

目录获取tensor()数据类型的值一、问题二、解决方法tensorflow笔记：tensor数据类型常见的数据类型载体Tensor是什么Tensor支持的类型TensorProperty获取tensor

·2022-07-16 12:50

跟着【莫烦python】学习神经网络框架TensorFlow和Pytorch学习笔记

目录TF搭建自己的神经网络case1处理结构case2session第一种用法第二种用法variableplaceholder激励函数activationfunction激励函数的适应场景在少量层的神经网络结构中在CNN中在RNN中case3定义、添加层可视化——优化过程加速神经网络训练——优化器optimizer可视化——神经网络结构——tensorboard分类问题classification

star_xpgz·2022-07-10 07:11

强化学习入门笔记（一）——莫烦Python

强化学习入门课程(英文)https://www.bilibili.com/video/av372950482.课程对应知乎讲解https://zhuanlan.zhihu.com/reinforce3.强化学习（莫烦

小郁同学·2022-07-10 07:40

关于Scikit-learn机器学习的笔记——第六篇

视频教程：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习Overfitting过拟合现象黑线已经区分的很好了，但绿线就出现了过拟合的现象程序示例：fromsklearn.model_selectionimportlearning_curvefromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.svmimportSVCim

Sol-itude·2022-06-30 07:19

关于Scikit-learn机器学习的笔记——第五篇

视频教程：【莫烦Python】Scikit-learn(sklearn)优雅地学会机器学习首先用KNN模型来进行基础的学习并且计算模型的分数程序示例：fromsklearn.datasetsimportload_iris

Sol-itude·2022-06-30 07:48

DL with python(22)——tensorflow实现GRU股票预测

本文涉及到的是中国大学慕课《人工智能实践：Tensorflow笔记》第六讲第14节的内容，实现GRU型循环神经网络输入60天的价格预测第61天的价格。

素观江湖真·2022-06-29 07:17

学习+科研+做项目 PyTorch最详细视频讲解

【小土堆】《PyTorch深度学习实践》完结合集莫烦Python-PyTorch神经网络Pytorch入门到精通全教程卷积神经网络循环神经网络更多相关资料请关注公众号：计算机视觉与图形学实战PyTorch

独孤九剑-风清扬·2022-06-14 10:15

【python】pandas

本博客为Numpy&Pandas莫烦python数据处理的个人学习笔记！

bryant_meng·2022-06-04 04:52

TensorFlow笔记_经典卷积神经网络_LeNet_AlexNet_VGGNet_InceptionNet_ResNet

1.LeNetLeNet是卷积神经网络的开篇之作，共享卷积核，减少网络参数。classLeNet5(Model):def__init__(self):super(LeNet5,self).__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPool2D(pool_size=(2,2

精灵耶·2022-05-25 07:31

TensorFlow笔记_TFRecord生成和读取

学习视频链接：TFRecord生成和读取-深度学习框架应用开发-TensorFlow2.0|百科荣创在线学习平台TFRecord格式介绍正常读取数据集是从硬盘直接读取数据，这样需要先将数据读取出来再进行训练，这意味着需要通过IO对硬盘上的数据再次进行读取，再把数据放入内存中，之后再送入神经网络进行运算，由于读取数据需要等待时间，这样就造成了大部分资源的浪费，导致训练时间过长，基于此，tensorf

精灵耶·2022-05-25 07:31

TensorFlow笔记_卷积神经网络搭建

1.预备知识在实际应用中，图像大多是彩色图像，虽然全连接网络一般被认为是分类预测的最佳网络，但待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为了解决参数量过大而导致模型过拟合的问题，一般不会将原始图像直接输入，而是先对图像进行特征提取，再将提取到的特征输入全连接网络。1.1卷积卷积是一种有效提取图像特征的方法。用一个正方形的卷积核，按指定步长在输入特征图上滑动，遍历输入特征图中的每个像素点。每一个步长，卷

精灵耶·2022-05-25 07:00

TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务

学习视频链接：图像分类项目实战-深度学习框架应用开发-TensorFlow2.0|百科荣创在线学习平台迁移学习把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习可以将已经学到的模型参数通过某种方式来分享给新模型从而加快并优化模型的学习效率，而不用像大多数网络那样从零学习。迁移学习常见的策略是采用在ImageNet上预训练好的模型，然后通过微调

精灵耶·2022-05-25 07:17

强化学习笔记1——ppo算法

参考莫烦Python的学习视频链接:莫烦Python的学习视频.whyPPO？

Shezzaaaa·2022-05-16 07:48

Tensorflow笔记(基础篇):图与模型的加载与存储

前言自己学Tensorflow，现在看的书是《TensorFlow技术解析与实战》,不得不说这书前面的部分有点坑,后面的还不清楚.图与模型的加载写的不清楚,书上的代码还不能运行=-=,真是BI….咳咳.之后还是开始了查文档,翻博客的填坑之旅,以下为学习总结.快速应用存储与加载,简单示例#一般而言我们是构建模型之后,session运行,但是这次不同之处在于我们是构件好之后存储了模型#然后在sessi

weixin_30585437·2022-05-15 07:27

Tensorflow笔记之神经网络优化算法

神经网络中的优化算法最常用反向传播算法和梯度下降算法来调整神经网络中参数的取值。梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法，从而使神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法，他可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值，从而使神经网络模型在训练数据集上的损失函数达到一个较小值。神经网络模型中参数

繁华落叶草·2022-05-13 07:13

Tensorflow笔记之神经网络进一步优化

在前面已经介绍了神经网络优化的基本算法，通过梯度下降算法和反向传播算法。其中梯度下降算法学习率的设置尤为重要，因为它是控制参数更新的速度，决定了每次更新的幅度，如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值得两侧来回移动。以为例，如果优化中使用的学习率为1，那么整个优化过程如下表所示：当学习率过大时，梯度下降算法的运行过程轮数当前轮参数值梯度X学习率更新后参数值152x5x1=105-10=-52-52x

繁华落叶草·2022-05-13 07:13

TensorFlow笔记_神经网络实现鸢尾花分类

1.准备数据数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集将输入特征和标签配对，每次读入一小撮（batch）2.搭建网络定义神经网络中所有可训练参数3.参数优化嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示当前loss4.测试效果计算当前参数前向传播后的准确率，显示当前acc数据集介绍共有数据150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了，这一组特征对应的鸢尾花类别。类别包括Setos

精灵耶·2022-05-13 07:11

TensorFlow笔记_常见函数

1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)2.计算张量维度上元素的最小值/最大值tf.reduce_min(张量名) tf.reduce_max(张量名)3.计算张量沿着指定维度的平均值/和tf.reduce_mean(张量名，axis=操作轴)tf.reduce_sum(张量名，axis=操作轴)4.将变量标记为“可训练”，被标记的变量会在反向传播中记录梯

精灵耶·2022-05-13 07:10

TensorFlow笔记_初识神经网络设计过程

神经网络设计过程准备数据，要构成特征和标签对搭建神经网络的网络结构通过反向传播，优化连接的权重，直到模型的准确率达到要求，得到最优的连线权重，然后将模型保存起来用保存的模型，输入从未见过的新数据，它会通过前向传播输出概率值，概率值最大的就是分类和预测的结果鸢尾花分类为例1构建数据集数据集包括鸢尾花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽以及对应的类别，鸢尾花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽作为输入特征，类别作为标

精灵耶·2022-05-13 07:40

TensorFlow笔记_张量生成

TensorFlow中的Tensor表示张量，表示0阶到n阶数组（列表）创建一个张量tf.constant(张量内容，dtype=数据类型)将numpy的数据类型转换为Tensor类型tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=数据类型)创建全为零的张量tf.zeros(维度)创建全为1的张量tf.ones(维度)创建指定值的张量tf.fill(维度，指定值)生成正态分布的随机数

精灵耶·2022-05-13 07:40

Tensorflow笔记_神经网络优化

一：神经元模型#神经元模型：神经元模型用公式表示为：：?(∑?????+?)，其中f表示为激活函数，神经网络是以神经元为基本单位构成#激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力常用的激活函数有#激活函数relutf.nn.relu()#激活函数sigmoldtf.nn.sigmold()#激活函数tanhtf.nn.tanh()#神经网络的复杂度：1：可用神经网络的层数和神经网络中待优化的参

weixin_34082695·2022-05-13 07:30

Tensorflow 笔记：神经网络优化(1)

转载于人工智能实践：Tensorflow笔记神经元模型：用数学公式表示为：?(∑?????+?)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。

一个莫得感情的代码机器·2022-05-13 07:56

TensorFlow笔记之神经网络优化——损失函数

神经元模型：用数学公式表示为,f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单位构成的。激活函数：引入非线性激活函数，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。①relu：在TensorFlow中，用tf.nn.relu()表示②sigmoid：在TensorFlow中，用tf.nn.sigmoid()表示③tanh：在TensorFlow中，用tf.nn.tanh()表示损

ElephantFlySong·2022-05-13 07:54

入门tensorflow笔记之神经网络优化

激活函数：神经网络的复杂度：通常采用神经网络的层数和神经网络的参数的个数表示。计算神经网络的层数的时候只计算具有计算能力的层。层数=隐藏层的层数+1个输出层总参数=总W+总b损失函数：预测值（y）与已知答案（y_）的差距。神经网络优化的目标：loss最小。主流的计算loss的方法：mse（meansquarederror均方误差）、自定义、ce(crossentropy交叉熵)栗子：预测酸奶日销量

韩韩的博客·2022-05-13 07:19

深度学习网络tensorflow第四讲__神经网络优化

本文为转载北京大学《人工智能实践：Tensorflow笔记》课程链接：https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002Tensorflow笔记：第四讲神经网络优化

KGback·2022-05-13 07:49

Tensorflow笔记-神经网络优化

参考链接https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003#/learn/content?type=detail&id=1004033052&sm=1一、基本概念神经元模型：用数学公式表示为：(∑+)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。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、

ATM006·2022-05-13 07:42

TensorFlow笔记_神经网络优化

目录1.预备知识2.神经网络复杂度3.学习率4.激活函数4.1Sigmoid函数4.2Tanh函数4.3ReLU函数4.4LeakyReLU函数5.损失函数5.1均方差5.2交叉熵6.欠拟合与过拟合7.优化器7.1SGD7.2SGDM7.3Adagrad7.4RMSProp7.5Adam7.6五种优化器对比7.6.1SGD7.6.2SGDM7.6.3Adagrad7.6.4RMSProp7.6.5

精灵耶·2022-05-13 07:27

Tensorflow2.0：（三）神经网络搭建八股

第三章神经网络搭建八股本次Tensorflow2.0学习笔记参考北京大学曹健老师《人工智能实践：Tensorflow笔记》课程。

黑小板·2022-05-04 07:46

【强化学习】 Nature DQN算法与莫烦代码重现（tensorflow)

DQN,(DeepQ-Learning)是将深度学习与强化学习相结合。在Q-learning中，我们是根据不断更新Q-table中的值来进行训练。但是在数据量比较大的情况下，Q-table是无法容纳所有的数据量，因此提出了DQN。DQN的核心就是把Q-table的更新转化为函数问题，通过拟合一个function来代替Q-table产生Q值。一、DQN算法原理强化学习算法可以分为三大类：valueb

努力写代码的小梁·2022-04-19 07:11

强化学习（1）：Q-Learning 算法

本文主要讲解有关Q-Learning算法的内容，主要包括on-policy和off-policy的概念、Q-Learning算法的基本思想和算法流程，最后还会讲解一个莫烦大神的例子。

棉花糖灬·2022-04-09 07:34

强化学习实践笔记（1）——Q-learning、SARSA和SARSA(lambda)

（算法原理部分是大致看完sutton书中对应小节之后的一些总结，实现的部分均按照莫烦强化学习中前几节课的算法代码部分重新敲了一遍，真的是特别好的学习材料！）

RavenRaaven·2022-04-09 07:46

2 TensorFlow入门笔记之建造神经网络并将结果可视化

————————————————————————————————————写在开头：此文参照莫烦python教程（墙裂推荐！！！）

yunyunyx·2022-04-06 07:09

【笔记】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

程序猿的探索之路·2022-04-06 07:00

莫烦Tensorflow学习笔记（10-12）——构建简单的神经网络及其可视化

本笔记基于莫烦python的Tensorflow教程个人认为莫烦大神的视频教程不适合零基础的小白，如果是小白可以先观看李宏毅或者吴恩达的视频或者直接看书。

努力写代码的小梁·2022-04-06 07:07

1.Pandas 基本介绍和两个数据结构

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中

孤柒「一起学计算机」·2022-03-23 21:32

莫烦 Python 激励函数

什么是激励函数(ActivationFunction)作者:莫烦编辑:莫烦2016-11-03学习资料:Theano激励函数教程Tensorflow激励函数教程PyTorch激励函数教程今天我们会来聊聊现代神经网络中必不可少的一个组成部分

zhuimengshaonian66·2022-03-21 07:30

pytorch 神经网络 Optimizer 优化器（SGD，Momentum，RMSprop，Adam）

要点几种优化器的讲解，请看莫烦的讲解（SGD，Momentum，RMSprop，Adam）这一篇主要讲解SGD，Momentum，RMSprop，Adam的实战下图就是这节内容对比各种优化器的效果:伪数据

计算机视觉-杨帆·2022-03-18 07:17

3.1 PyTorch 回归Regression

本文内容是根据莫烦Python网站的视频整理的笔记，笔记中对代码的注释更加清晰明了,同时根据所有笔记还整理了精简版的思维导图,可在此专栏查看,想观看视频可直接去他的网站,源文件已经上传到主页中的资源一栏中

孤柒「一起学计算机」·2022-03-15 07:58

（tensorflow笔记）神经网络中的一些关键概念（学习率、激活函数、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化和优化器）

目录1.神经网络复杂度空间复杂度时间复杂度2.学习率策略指数衰减学习率分段常数衰减3.激活函数sigmoidtanhReLULeakyReLU建议4.损失函数均方误差损失函数交叉熵损失函数自定义损失函数5.欠拟合与过拟合6.正则化减少过拟合概念可视化7.优化器更新网络参数SGDvanillaSGDSGDwithMomentum(SGDM)SGDwithNesterovAcceleration（NA

克里斯大炮·2022-03-14 07:23

NLP之Seq2Seq

参考文档：①Seq2Seq简介1②Seq2Seq简介2③莫烦pythonB站视频④莫烦python官网⑤Luong论文NLP1Seq2seq1.1最简单的Seq2Seq结构1.2具体例子1.3损失函数1.4

Ton10·2022-03-13 07:21

Pytorch动态神经网络学习记录

课程名：《Pytorch动态神经网络》课程来源：here作者：莫烦目录课程名：《Pytorch动态神经网络》day01安装Pytorchday02一、神经网络简介二、whyPytorch？

kiki啊·2022-03-08 07:04

【Keras】Keras入门指南

参考资料keras中文文档（官方）keras中文文档（非官方）莫烦keras教程代码莫烦keras视频教程一些keras的例子Keras开发者的githubkeras在imagenet以及VGG19上的应用一个不负责任的

sy95122·2022-02-23 07:09

Keras-莫烦

https://www.bilibili.com/video/av16910214/?from=search&seid=16135935591963513003#page=8代码在这里https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/kerasTUT分类

williamstocks·2022-02-21 03:34

tensorboard ckpt pb 模型的输出节点_Tensorflow笔记：模型保存、加载和Fine-tune

前言尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。1.保存Tensorflow的保存分为三种：1.checkpoint模式；2.pb模式；3.saved_model模式。1.1先假设有这么个模型首先假定我们已经有了这样一个简单的线性回归网络结构：import我们来

weixin_39578516·2022-02-17 07:47

机器学习实战-基于scikit-learn、keras和tensorflow笔记 - 19

第十九章：大规模训练和部署tensorflow模型为TensorFlow模型提供服务当然可以用Flask搭建服务，但是使用TensorFlowServing会更加方便导出SavedModel(目录中含有版本号0001、0002，包含有一个或多个元图，元图中有tag标记比如train、serve、gpu，其中serve标记的元图中包含初始化函数和默认服务函数)运行docker容器：tensorflo

angangi·2022-02-17 07:02

浪翻BUG《微信小游戏欢乐球球学用辅助2》2018-05-07

从零开始：用Python搭建神经网络（建议看莫烦的python教程）从零开始深度学习搭建神经网络（一）你以为我会新建一个神经网络用商务本来炼丹嘛？当然不会了！！！！！

愉快先生·2022-02-14 07:32

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