Tensorflow实战

tensorflow实战-4.简单线性回归

展示一个神经元如何学习线性函数importtensorflowastfimportnumpyasnp#Create100phonyx,ydatapointsinNumPy,y=x*0.1+0.3#生成测试数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#TrytofindvaluesforWandbthatco
科幻不再未来·2020-02-22 16:20

TensorFlow实战——CNN（Inception-v3）

本文：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73008131这里写图片描述我们之前介绍的神经网络层与层之间都是一对一的，而Inception-v3模型存在一对多和多对一。一对多：用不同或者相同的过滤器过滤出多个层多对一：将多层合并，即深度会相加。tensorflowgithub中有Inception-v3模型的实现：https://gith
小爷Souljoy·2020-02-17 16:17

《Tensorflow实战Google深度学习框架(第2版).pdf》PDF高清完整版+源代码-免费下载

《Tensorflow实战Google深度学习框架(第2版).pdf》附源代码完整版-免费下载链接：https://pan.baidu.com/s/1gOIlNpesdb1FFgLWQ3r6Vg提取码：
风铃不动·2020-02-13 16:20

tensorflow实战-感知机的实现

tensorflow实现感知机还是非常方便的，这里我们先实现一个简单的例子,这里是最简单的感知机的例子,可以做为入门的调试代码用importtensorflowastfa=[[1,1],[1,0],[0,1],[0,0]]b=[[1],[0],[0],[0]]input=2h1=10#这里不使用隐层w1=tf.Variable(tf.truncated_normal([input,1],stdde
dmlllll·2020-02-11 19:11

《Tensorflow实战Google深度学习框架(第2版).pdf》PDF高清完整版+源代码-免费下载

《Tensorflow实战Google深度学习框架(第2版).pdf》附源代码完整版-免费下载下载地址：https://pan.baidu.com/s/1-cmGO6qr6dHpDO5aVUKTzg内容简介
你一定可以的·2020-02-10 14:44

深度学习介绍与TensorFlow实战

人工智能，机器学习，深度学习，神经网络的概念与关系2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆，基于我掌握的情况，可以先了解，最好复习下高中数学知识（矩阵，多维数据，多元N次方程式）。不然很难看懂学习模型，学习公式。从关系上讲：人工智能(ArtificialIntelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过
雷潮·2020-02-06 16:58

【TensorFlow实战——笔记】第2章：TensorFlow和其他深度学习框架的对比

2.1主流深度学习框架对比各个开源框架在Github上的数据统计数据统计截止于2017.07.15可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Pytho
陈康stozen·2020-01-02 06:45

TensorFlow实战-TensorFlow实现自编码器及多层感应机

早年学者发现几乎所有的图片碎片都可以由64种正交的边组合得到。自编码（AutoEncoder），顾名思义即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实也是一种神经网络，他的输入输出是一致的，他借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。因此，他的特征非常明显：第一、期望输入/输出一致；第二，希望使用高阶特征来重构自己，而不是复制像素点自编码器通常希望使用少量稀疏的高阶特征来
mov觉得高数好难·2020-01-02 02:27

TensorFlow实战(1)-卷积神经网络(CNN)实现对鸡蛋的分类

开启机器学习新视角本文是小编在一次数学建模比赛中所用的模型，特此记录下来分享于大家便于理解。文中如有知识等错误，请在评论区指出更正。感谢阅读！问题分析为了评估N个鸡蛋中是否有圈养鸡蛋，我们利用卷积神经网络（CNN）让计算机学习圈养鸡蛋和土鸡蛋图片的特征，然后根据鸡蛋的图片将其分类。通过对图片的预处理，将其转化为3232相同大小的图片。在神经网络加载数据之后，会将其转化为3232*3的数组。然后通过
Hebborn_hb·2019-12-20 15:52

TensorFlow参考资料

1、【书】TensorFlow实战_黄文坚：http://download.csdn.net/download/linghugoolge/101714492、【书】Tensorflow实战Google深度学习框架
hello李艳宾·2019-12-06 18:36

TensorFlow实战｜识别手写数字报错纪录

1.输入“mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)”报错：大概就是网页找不到云云ExtractingMNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gzTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inmnist=input_data.read_data_se
Hookah·2019-11-30 04:13

paln

学习目标:C/C++、操作系统、Linux驱动待安排《tensorflow实战》VGGNet《tensorflow实战》AlexNetCS231n：方向传播学习tf-slim怎么进行迁移训练2019.11.20
我不是斗哥·2019-11-22 14:41

（中国大学MOOC）《深度学习应用开发-TensorFlow实践》（第5讲---单变量线性回归 ：TensorFlow实战）

监督机器学习基本术语（单变量线性回归为例）特征：输入的{x1,x2,…,xn}标签：对应的y在监督式机器学习中，通过检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型这一过程称为经验风险最小化。均方误差(MSE)指的是每个样本的平均平方损失：训练模型的迭代方法开始的时候会给w,b赋初始值。然后多轮训练，直到总体损失不再变化或至少变化极其缓慢为止（收敛）。注意MSE是一个关于w和b的二元函数，上图是一
ccnuacmhdu·2019-11-21 20:33

分享《TensorFlow实战（带书签）》高清中文版PDF+源代码

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眼眉温柔处·2019-11-02 06:02

深度学习利器：TensorFlow实战

作者|武维AI前线出品｜ID：ai-front深度学习及TensorFlow简介深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由GoogleB
AI前线·2019-11-01 14:24

TensorFlow-11-策略网络

今日资料：《Tensorflow实战》－策略网络代码：https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents/blob/master/Policy-Network.ipynb
不会停的蜗牛·2019-11-01 09:38

tensorflow实战-1.常量

#coding=utf-8#常量使用importtensorflowastf#创建两个常量，分别为1X2,2X1matrix1=tf.constant([[3.,3.]])matrix2=tf.constant([[2.],[2.]])#product等于两个矩阵乘积product=tf.matmul(matrix1,matrix2)#启动sessionsess=tf.Session()#tf需要
科幻不再未来·2019-10-31 16:35

TensorFlow实战Google深度学习框架-人工智能教程-自学人工智能的第二天-深度学习

自学人工智能的第一天"TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域
怪盗Kid_1412·2019-09-15 17:00

TensorFlow 模型持久化

这里所提到的持久化，是简单的将模型中的计算图进行保存，方便下次直接使用模型，代码主要来源于《Tensorflow实战Google深度学习框架》。
IOEvan·2019-08-29 23:06

TensorFlow实战房价预测（新）

以下内容主要参考：https://www.bilibili.com/video/av54557524/?p=32importpandasaspdimportnumpyasnp'''##############################################################################################################
mingyu_·2019-08-28 21:06

LeNet-5完成MNIST数字识别(Pytorch + Tensorflow)

参考了《Tensorflow实战Google深度学习框架》和《TensorFlow实战》两本书LeNet-5简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition
IOEvan·2019-08-23 09:50

Tensorflow实战10：Tensorflow实现Word2Vec

介绍\quadWord2Vec也称WordEmneddings，中文有很多叫法，比较普遍的是"词向量"或“词嵌入”。Word2Vec是一个可以将语言文字转化为向量形式表达(VectorRespresentations)的模型，我们先来看看为什么要把字词转为向量。图像，音频等数据天然可以编码并存储为稠密向量的形式，比如图片是像素点的稠密矩阵，音频可以转为声音信号的频谱数据。自然语言处理在Word2V
just_sort·2019-08-08 15:24

tensorflow实战自学【四】

卷积神经网络进阶相比于【三】，此卷积神经网络新增加了一些心技巧，这也是此CNN的关键。1.对weights进行了L2正则化。在机器学习中，不管是分类还是回归任务，都因为特征过多而导致过拟合，一般可以通过减少特征或者惩罚不重要的特征来缓解这个问题。但通常我们不知道该惩罚哪些特征的权重，而正则化就是帮助我们乘法这些特称权重的，即特征的权重也会成为损失函数的一部分。可以理解为，为了使用某个特征，我们需要
永久的悔·2019-08-07 11:18

tensorflow实战自学【三】

卷积神经网络初步原理简介在【一】里面利用单层感知机简单实现了图像识别的功能，但错误率依旧相对较高。考虑这是由于将二维图片展开成一维向量后丢失了图片在二维空间上的空间信息。参考人识别图片的过程，人脑并不是直接读取整张图片的信息，而是先提取局部重要信息，例如看一张人的全身照时，我们可能不会在意图片的全部信息，而是会看局部信息，看脸，身材，穿着。卷积神经网络便是如此考虑的，拿到一张图片时，利用卷积核逐步
永久的悔·2019-08-07 10:32

tensorflow实战自学【六】

RNN（循环神经网络）初步之LSTM（长短期记忆）所用部分函数解读tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units,forget_bias=1.0,state_is_tuple=True,activation=None,reuse=None,name=None,dtype=None)BasicLSTMCell类是最基本的LSTM循环神经网络单元。它不被允许cellcli
永久的悔·2019-08-06 15:34

【TensorFlow】在Anaconda中创建虚拟环境

最近开始学习《TensorFlow实战》这本书，在大佬指导下发现自己过去对于Anaconda和python的认知有一定的错误，同时也发现了许多模糊的点。
Zingj·2019-08-05 09:16

TensorFlow深层神经网络

学习笔记，内容和代码来自书《TensorFlow实战Google深度学习框架》目录深度学习与深层神经网络使用激活函数实现去线性化如何选择激活函数多层网络解决异或运算损失函数经典损失函数自定义损失函数神经网络优化算法梯度下降算法神经网络进一步优化学习率的设置过拟合问题滑动平均模型深度学习与深层神经网络深度学习是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
mxb1234567·2019-08-05 00:30

TensorFlow实战笔记之（5）：卷积神经网络 实现CIFAR-10数据集分类

一、CIFAR-10数据集1.简介CIFAR-10是一个经典的数据集，包含60000张RGB32x32像素的图像，其中训练集50000张，测试集10000张。CIFAR-10即标注为10类，每一类图片6000张，如下图。数据集下载地址：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html下载下来的数据集中包含下面的一些文件：这里共有六个主要文件，其中五个训练数据文
polyhedronx·2019-07-27 22:33

tensorflow实战自学【一】

Tensorflow实现SoftmaxRegression识别手写数字实现方式：运用单层感知器实现，激活函数采用softmax()，将28*28的图片展开成784维的向量，样本标签采用hotpot的形式，loss函数采用交叉熵，训练算法采用梯度下降算法。Softmax：σ(\sigma(σ(z⃗)j=\vecz)_j=z)j=ezj∑k=1Kezk\frac{e^{z_j}}{\sum_{k=1}
永久的悔·2019-07-22 16:53

tensorflow实战自学【二】

tensorflow实现去噪自编码器自编码器（autoencoder）：是一种无监督学习算法，主要用于数据降维，或者提取特征。在深度学习中，autoencoder可在训练开始前，提供权重矩阵的初始值。XaiverGlorot与YoshuaBengio在一篇论文中指出，如果深度学习模型的权重初始化得太小，那信号将在每层间传递时逐渐缩小而难以产生作用，如果权重初始得太大，那信号将在每层间传递时逐渐放大
永久的悔·2019-07-22 16:44

TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码）

今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。本文的程序主要分为两大模块，一个是对MNIST数据集的下载、解压、重构以及数据集的构建；另一个是构建softmax图及训练图。本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想：TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。本文所使用的数据集和Python源代码都已经上传到我的GitHub
AI女神·2019-07-20 10:24

TensorFlow实战笔记之（4）：卷积神经网络（CNN） 实现手写数字识别

一、引言前一篇博文使用单隐层的全连接神经网络，并结合一些神经网络的优化策略，如指数衰减学习率、正则化、Relu激活函数和Adam优化算法等，用包含100个隐层神经元的神经网络实现了MNIST数据集上手写数字识别98%的准确率。但是全连接神经网络也是有局限的，即使使用很深的网络、很多的隐层结点、很大的迭代轮数，也很难在MNIST数据集上得到99%以上的准确率。不过，卷积神经网络的出现解决了这一问题，
polyhedronx·2019-07-03 16:31

TensorFlow实战笔记之（3）：神经网络优化策略

根据我前面两篇博客SoftmaxRegression实现手写数字识别和简单神经网络实现手写数字识别的结果，使用单层的SoftmaxRegression进行手写数字识别的准确率约为92%，而加了一层隐层之后，准确率只有80%左右，令人感到意外，因为一般网络越深，分类效果应该越好才对。不过简单分析一下，原因可能就是加了一层隐层之后参数数量变大，容易产生过拟合等。单层的SoftmaxRegression
polyhedronx·2019-07-02 17:21

人工智能之深度学习框架：深度学习Tensorflow

人工智能之深度学习框架：深度学习Tensorflow笔记介绍一、深度学习二、TensorFlow环境搭建三、TensorFlow入门四、深层神经网络笔记介绍通过参考书：“TensorFlow实战Google
呆瓜怎熟·2019-06-30 09:15

TensorFlow常用函数

tf.Variable()（对于《TensorFlow实战（黄文坚）》P6，自己的理解）这个一定是最常见的一个了，不就是“变量”嘛，可是它跟我们平常理解的变量有啥子区别？
aaa小菜鸡·2019-06-28 18:12

Tensorflow实战之下载MNIST数据，自动分成train， validation和test三个数据集

TensorFlow实战Google深度学习框架第2版,郑泽宇之P96。下载MNIST数据，自动分成train，validation和test三个数据集，源码如下：#!
ctrigger·2019-06-27 11:14

TensorFlow实战笔记之（2）：简单神经网络 实现手写数字识别

本文使用一个最简单的单隐层前馈网络实现手写数字识别，借助TensorFlow可以很容易地实现。一、数据集数据集使用MNIST，由数万张28像素×28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值信息。其中包含训练集55000个样本，测试集10000个样本，以及验证集5000个样本。MNIST数据集可以在THEMNISTDATABASE下载，也可以使用下面的代码直接在python中导入：fromtenso
polyhedronx·2019-06-23 22:42

TensorFlow实战笔记之（1）：Softmax Regression 实现手写数字识别

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片及对应的标签，图片的大小为28×28，且只包含灰度值信息：TensorFlow的一些入门知识主要参考了黄文坚所著的那本《TensorFlow
polyhedronx·2019-06-22 22:38

深度学习入门学习不完全推荐

深度学习入门学习不完全推荐一、深度学习书籍推荐：《深度学习（DeepLearning）》深度学习的圣经，偏理论基础《机器学习》周志华西瓜书《统计学习方法》(李航)《TensorFlow技术解析与实战》李嘉璇《Tensorflow
Snowy_susu·2019-05-28 16:19

TensorFlow实战——验证码识别

本次验证码识别项目是基于TensorFlow和captcha库，通过卷积神经网络训练来实现的一个简单的验证码识别。由于本人设备条件有限，本次实验只针对数字验证码进行识别，有条件的同学可以对代码进行简单修改加入大小写英文字母的识别。文章目录验证码生成安装captcha库生成验证码验证码识别构造输入数据和标签构造卷积网络模型训练和测试`全部代码项目链接验证码生成安装captcha库首先打开Anacon
WellTung_666·2019-05-26 23:02

tensorflow实战代码7_matplotlib可视化_简单例子

说明：资料来源于莫烦老师的视频：https://www.youtube.com/watch?v=nhn8B0pM9ls&list=PLXO45tsB95cKI5AIlf5TxxFPzb-0zeVZ8&index=17一、代码注意以下代码加入了：importmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')否则运行出错。不知何故。。importtensorflowastfimport
梦回普达措·2019-05-12 17:20

深度学习与TensorFlow实战（李建军著）学习笔记

第1章深度学习概述1956年8月，美国达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·闵斯基（MarvinMinsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（ClaudeShannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（AllenNewell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（HerbertSimon，诺贝尔经济学奖得主）聚在一起，讨论“用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能”。神经网络
广西大学施文·2019-05-06 22:28

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载

《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW密码:4wtq4.Tensorflow实战Go
ctrigger·2019-04-30 08:10

RNN Word2Vec

代码抄写自《tensorflow实战》一书，以便大家运行测试学习。
我是一片小树叶·2019-04-29 15:38

【新开一个坑系列】Tensorflow实战Google框架 学习

第一讲图像数据处理包括如何统一输入数据的格式多线程处理（重要）最新的数据集API7.1TFRecord输入数据格式TFRecords文件包含了tf.train.Example协议内存块(protocolbuffer)(协议内存块包含了字段Features)。我们可以写一段代码获取你的数据，将数据填入到Example协议内存块(protocolbuffer)，将协议内存块序列化为一个字符串，并且通过
雪之下尉博·2019-04-28 22:07

12 tensorflow实战：修改三维tensor矩阵的某个剖面

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonApr2221:02:022019@author:a"""#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSatDec116:53:262018@author:a"""importtensorflowastf############创建三维矩阵x=tf.placeholder(tf.int32,shape=[],na
秦皇汉武·2019-04-24 16:00

TensorFlow实战——CNN（VGGNet19）——图像风格转化

https://www.jianshu.com/p/2961d27674a5?from=timeline代码如下：#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonApr2214:30:272019@author:10244074"""importscipy.ioassioimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportPILvgg19Model
木心世界·2019-04-22 16:54

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载

《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW密码:4wtq4.Tensorflow实战Go
ctrigger·2019-04-11 17:21

TensorFlow实战：LSTM的结构与cell中的参数

一些参数训练的话一般一批一批训练，即让batch_size个句子同时训练；每个句子的单词个数为num_steps，由于句子长度就是时间长度，因此用num_steps代表句子长度。在NLP问题中，我们用词向量表示一个单词（一个数基本不能表示一个词，大家应该都知道的吧，可以去了解下词向量），我们设定词向量的长度为wordvec_size。LSTM结构中是一个神经网络，即下图的结构就是一个LSTM单元，
mch2869253130·2019-04-09 17:36

细粒度的情感分析Gated Convolutional Networks——tensorflow实战

首先简要介绍一下基于Aspect的情感分析(Aspectbasedsentimentanalysis——ABAS)，ABAS的主要任务：是判断句子所在的场景在某一方面的情感极性。举个例子，假如我们拿到一条餐厅评价文本数据如下：这家餐厅的环境还不错，可以菜做的不怎么样。ABSA的任务就是去判断出下面两方面的情感极性：1.在‘环境’这个aspect，文本的情感是积极的，2.在‘做菜’这个aspect，
王同学死磕技术·2019-04-07 11:52
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