TensorFlow神经网络第20页

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-02-21)

深度图映射：通过神经网络视角观察图;建筑特征的机器学习和城市指标的幂律恢复;非线性网络动态与共识-分歧的分叉;特征值问题迭代方法的Entrywise收敛;基于连续影响的社会网络社团划分;公路交通电气化的经济活力和基础设施要求

ComplexLY·2024-02-05 19:30

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第一课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(1)01.什么是图神经网络(GNN)？

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。

skylar0·2024-02-05 18:34

【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。

Wang_AI·2024-02-05 18:33

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0附录A：机器学习项目清单此清单可以指导您完成机器学习项目

绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

循环神经网络（RNN）简介与应用

循环神经网络（RNN）简介与应用一、RNN基本概念二、RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input)，隐藏层(HiddenState)，输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit

kadog·2024-02-05 17:33

企业级大数据平台应用场景介绍

从业务的角度看，企业级大数据平台功能可细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。

明月说数据·2024-02-05 16:10

tf.slice()

importtensorflowastfinput=[[[1,1,1],[2,2,2]],[[3,3,3],[4,4,4]],[[5,5,5],[6,6,6]]]x=tf.slice(input,[0,0,0

yalesaleng·2024-02-05 15:48

Python 有重叠的切分图像代码（overlap split image）

在深度神经网络训练过程中，常常需要将图像有重叠的切割后送入网络。我现在把这段简单的代码放出来供大家参考。

xiaoxifei·2024-02-05 15:14

读《Python神经网络编程》| “小学二年级都能学会的神经网络编程”

神经网络、AI等词汇出现的频率在现如今是非常高的。非人工智能专业的同学有没有必要学呢？当出现了线性方法不可以解决的生物学问题时，神经网络就应该派上用场了。

陈有朴·2024-02-05 15:49

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

Python编程开发·2024-02-05 14:31

梯度提升树系列1——梯度提升树（GBDT）入门：基本原理及优势

高精度预测能力2.2对各种类型数据的适应性2.3在数据不平衡情况下的优势2.4鲁棒性与泛化能力2.5特征重要性评估2.6高效处理大规模数据3.与其他算法的比较3.1与随机森林的比较3.2与支持向量机的比较3.3与神经网络的比较写在最后梯度提升树

theskylife·2024-02-05 13:04

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

向量数据库Milvas

Milvus是在2019年创建的，其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。

hzhj·2024-02-05 13:51

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模

你看见的我·2024-02-05 10:27

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年，GeoffreyHinton

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络

河篱·2024-02-05 10:18

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

构造神经元网络模型时，我们一定会考虑需要几个卷积层，需要有几个过滤器，全连接层需要几个神经元？在下面中我们将解决这个问题在CV2中我们已经通过CNN成功的完成了人马识别的例子，但是识别的效果并不算很好。在CV3中我们将对其参数做优化。目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParamete

the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet

the sourth wind·2024-02-05 10:48

Tensorflow horse-or-human识别 --（1）kerastuner 调整模型参数

注：本篇内容基于tensorflow2.9.1(python3.10),数据生成器中的batch_size可根据自己计算机的性能设置，防止后续模型运行过程出现显存不足而失败“fromkerastuner.tunersimportHyperbandfromkerastuner.engine.hyperparametersimportHyperParameters

冲冲冲@chong·2024-02-05 10:44

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型

七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量

数据：fromtensorflow.kera

取名真难.·2024-02-05 10:09

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

猫之角·2024-02-05 09:14

Pytorch: nn.dropout

其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

Pytorch机器学习——3 神经网络（五）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.3前向算法当我们使用前馈神经网络接受输入x并产生输出时，信息通过网络向前流动。

辘轳鹿鹿·2024-02-05 08:45

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

全面探索 TensorFlow 中的 tf.keras.layers.RNN 类及其在循环神经网络中的应用

tf.keras.layers.RNN类在TensorFlow中是实现循环神经网络（RNN）的一种灵活且强大的方式。这个类允许在神经网络模型中构建和操作RNN层，提供多种选项以满足特定需求。

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:57

探索边缘计算的未来：MobileNetV3Small及其在高效图像处理中的创新应用

引言在不断发展的计算机视觉和深度学习领域中，对于更高效、更强大的神经网络的追求从未停止。

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:55

批量归一化和残差网络

其目的是不断调整神经网络中间输出，从而使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

英文名字叫dawntown·2024-02-05 08:20

tensorflow--session

矩阵相乘importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createtwomatrixesmatrix1

潘雪雯·2024-02-05 08:42

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。

wd90119·2024-02-05 08:37

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

【iOS ARKit】3D 人体姿态估计

绝大多数的现有3D人体姿态估计方法依赖2D人体姿态估计，通过获取2D人体姿态后再构建神经网络算法，实现从2D到3D人体姿态的映射。

扬帆起航&d·2024-02-05 07:57

继续PyTorch！

这种灵活性使得开发者可以像编写标准Python程序一样迭代构建神经网络模型，并实时查看中间结果和调整参

科学禅道·2024-02-05 06:15

深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现

线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下：0.红色圆点，项羽的城池1.绿色叉子，刘邦的城池其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战

SusanLovesTech·2024-02-05 06:43

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。

半亩花海·2024-02-05 05:38

设计一个可以智能训练神经网络的流程

设计一个可以智能训练神经网络的流程，需要考虑以下几个关键步骤：初始化参数：设定初始的batchsize和learningrate，以及其他的神经网络参数。

东方佑·2024-02-05 05:07

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

机器人抓取中的混淆概念

虽然端到端的方法通常使用神经网络或其他深度学习模型，但并不是所有基于经验的方法都不使用神经网络。实际上，一些传统的基于经验的方法可能会结合神经网络或其他机器学习技术，以更好地适应复杂的抓取任务。

cocapop·2024-02-05 05:06

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。

weixin_42963026·2024-02-05 05:56

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

程序员一诺·2024-02-05 05:52

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

你我如此，神经网络也如此。在深度模型训练过程中，可能发生了大量的、反复的样本遗忘现象。本论文的写法很特别，跟大家常读的八股文不同，

zenRRan·2024-02-05 05:16

python 中和机器学习相关的库：numpy scipy pandas scikit-learn tensorflow-gpu matplotlib

numpy：python科学计算的基础包，随机数生成、快速高效的多维数组对象ndarray，用于对数组执行元素级计算，直接对数组执行数学运算的函数；用于读写硬盘上基于数组的数据集工具等。scipy:微积分、矩阵分解、函数优化器（最小化器）、根查找算法、信号处理工具、稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。pandas：非常重要的库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数；用得最多的pandas对象

Hi-Lu·2024-02-05 04:41

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