W1

tensorflow保存模型、加载模型、修改模型、保存修改后的模型、使用修改后的模型做推理、模型转pb、使用pb做推理

1.创建和保存模型：importtensorflowastfw1=tf.placeholder("float",name="w1")w2=tf.placeholder("float",name="w2"
料加鲜·2022-11-20 10:55

感知器实验

importmatplotlib.pyplotaspltimportsysx1=np.array([0,0,1,1])x2=np.array([0,1,0,1])y=np.array([0,0,0,1])y1=np.array([0,1,1,1])w1
m0_65726092·2022-11-20 06:22

python 神经网络实验时的小工具2

importcsvimportcodecs#path为csv文件位置defcreate_csv(path):f=codecs.open(path,'w+','utf-8')writer=csv.writer(f)#('W1
chococolate·2022-11-20 04:02

线性模型 机器学习第三章

f(一个西瓜）=w1·西瓜属性1+w2·西瓜属性2+……+wd·西瓜属性d，好瓜or坏瓜=0.2·色泽  +0.5·根蒂  +…… +0.1·条纹  
不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:42

机器学习——神经网络学习笔记

此时，w1、w2、w3都是固定的。后来，产生了含有两层神经元（输入层、输出层）的感知器，具备了识别简单图像的能力，这也是最初的神经网络的样子。与神经元
snowmanst·2022-11-19 23:54

Pytorch中的序列化容器-度消失和梯度爆炸-nn.Sequential-nn.BatchNorm1d-nn.Dropout

中的序列化容器之前，我们先来了解一下常见的梯度消失和梯度爆炸的问题1.1梯度消失【梯度太小，无法进行参数的更新，梯度小到数据类型无法表示时出现NAN】假设我们有四层极简神经网络：每层只有一个神经元获取w1
IT之一小佬·2022-11-19 18:27

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
mmmooonnneeeyyy·2022-11-19 12:16

神经网络：传统神经网络基础学习

#张量的实现#输入3个样本，每个样本的特征长度为4x=tf.random.normal([3,4])#特征长度为4，输出节点为5，故权值矩阵的shape为[4,5]w1=tf.Vari
~hello world~·2022-11-19 03:53

深度学习入门--感知机

Y=0（W1X2+W2X2θ）W1,W2为权重，θ为某一个值图示使用例子：与或非门，只是权重W1,W2不同，结果不一样。例子与门（W1=W2=0.5,输出为1，只有X
Silent Knight·2022-11-19 02:30

深度学习入门 感知机

defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=w1*x1+w2*x2iftmptheta:return1importnumpyasnpx=np.array([0,1]
樱武苏·2022-11-19 02:22

深度学习入门-感知机

2、感知机实现与门defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return13、导入权重和偏置将2.1公式中的θ换成−b
侯一鸣Supermonkey·2022-11-19 02:15

深度学习入门笔记：感知机

w1、w2是权重（w是weight的首字母）。每个变量都有权重，权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。图中的○称为“神经元”
问安Coding·2022-11-19 02:39

深度学习基础 - 神经元

_{i=1}^nw_i\timesx_i+b=w\cdotx+by=i=1∑nwi×xi+b=w⋅x+bY=WX+BY=WX+BY=WX+B表示很多个神经元之间的关系数学说大写就是矩阵[y1y2]=[w1,1w1,2w2,1w2,2
西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:48

深度学习入门看这一篇就够了（下）

BP算法例子BP算法例子-FP过程BP算法例子-BP过程(W7)BP算法例子-BP过程(W1)BP算法例子-FP多次迭代效果径向基（RBF）神经网络nRBF网络能够逼近任意非线性的函数。
Mr Robot·2022-11-14 07:23

python学习笔记——元祖

比如a=(1,2,3,’w1’)这其实就是一个元祖。和列表很像。但是元祖一旦确定了，就不能被修改。
oyqho·2022-11-12 09:20

极简pytorch-单层神经网络正向传播

如果让w1为100,w2为200,b为0则预测出房价为9600,我们先不管机器预测的准不准，至少它预测出来了，那
隐形喷火龙·2022-11-11 23:18

K-近邻算法

如上图所示，绿色方块w1、蓝色六角星w2分别代表训练集中的两个类别。图中与红色五角星最相近的3（k=3）个点如图中内层圈，很明显与红色五角
clvsit·2022-11-09 12:16

人工神经网络的基本原理

M-P模型把神经元看作n个的输入对应产生1个输出，该模型的函数的表达式如下：该表达式中W=[W1,W2,W3...Wn]表示权值，X=[X1,X2,X3...Xn]表示输入，表达式中的b为阈值函数的对应法则
九欧·2022-11-03 08:24

深度学习——感知机的理解

x1、x2是输入信号，y是输出信号，w1、w2是权重（w是weight的首字母）。图中的“O”称为“神经元”或者“节点”。输入信号被送
压垮草的骆驼·2022-11-01 14:18

支持向量机（SVM），适合初学者读的一篇博客

间隔和支持向量划分的超平面用如下线性方程描述：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0其中，w=(w1;w2;…;wd)w=(w_1;w_2;…;w_d)
小千不爱内卷·2022-10-30 07:26

机器学习之PCA降维理论推导

降维后的超平面大概具有这样的性质（1）最近重构性：样本点到这个超平面的距离的足够近（2）最大可分性：样本点在这个超平面的投影尽可能分开2.依据最近重构性推导：假定数据样本进行了中心化，再假设投影变换后得到的新坐标系为W=｛W1
zhuzuwei·2022-10-28 15:35

Python3《机器学习实战》学习笔记（四）：朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类

利用贝叶斯分类器对文档进行分类时，要计算多个概率的乘积以获得文档属于某个类别的概率，即计算p(w0|1)p(w1|1)p(w2|1)。如果其中有一个概率值为0，那么最后的成绩也为0。
Charliefive·2022-10-28 14:49

基于bp神经网络的性别预测

含有中间两个权值矩阵w1，w2.5程序这个matlab程序5.1优点  1归一化数据时候使用均值平移，在使用标准差让数据在[-1,1]之间，相较于
紫钺-高山仰止·2022-10-27 07:53

多类感知器算法

多类感知器算法1．1题目的主要研究内容用多类感知器算法用多类感知器算法求下列模式的判别函数：W1：X1=[-1，-1]；W2：X2=[0，0]；W3：X3=[1，1]；1．2题目研究的工作基础或实验条件软件环境本次仿真所用的软件为
李逍遥敲代码·2022-10-26 19:50

美赛python学习d15--人工神经网络ANN

数据集获取网址SuperdataScience神经元输入信号：X1,X2,...XmX_1,X_2,...X_mX1,X2,...Xm权重：W1,W2,...WmW_1,W_2,...W_mW1,W2,
林生时见lu·2022-10-26 17:35

机器学习——BP神经网络详细介绍及案例Python代码实现

我要进行投资给五个公司，投给每个公司的权重分别为w1、w2、w3、w4、w5，而每个公司我的收益是不同的分别为：m1、m2、m3、m4、m
泡泡怡·2022-10-26 11:06

万字长文搞懂MobileNetv1模型

1、相关工作标准卷积一个大小为h1×w1h_1\timesw_1h1×w1过滤器（2维卷积核）
嵌入式视觉·2022-10-25 17:31

02 第3章

一、基本形式“线性模型”（linearmodel）试图学得一个通过属性得线性组合来进行预测的函数image.png向量形式image.png其中w=(w1;w2;...
罐罐儿111·2022-10-18 02:38

#《机器学习》_周志华(西瓜书)&南瓜书_第6章 支持向量机

1、划分超平面：wTx+b=0\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b=0wTx+b=0其中w={w1;w2;...;wd}\boldsymbol{w}=\left\{w_1;
Gao&&Zeng·2022-10-12 21:38

吴恩达机器学习决策边界05

这里我们先给出了参数的值w1=1，w2=1,b=3,当然如果选择不同的参数值，决策边界也会是不一样的线。最终紫色的线为得到的决策边界例2.非线性决策边界，外圈的X是正样本，内圈的O是负
·2022-10-10 20:37

CAM和gradCAM原理

indicatesthediscriminativeimageregionsusedbycnntoidentifythatcategory.CNN->GAP->FC->softmax提取CNN最后一层的值及其各通道对应目标分类的权重（w1
weixin_41299233·2022-10-04 16:23

NNDL第三次作业

改变步长和训练次数权值w1
刘先生TT·2022-10-02 07:04

CNN多通道卷积理解

图像组Image其Image.shape=[N1,C1,H1,W1]维度表示：N1张图像，每张图像均由C1个通道组成，每个通道的尺寸为H1*W1卷积组ConvT其ConvT.shape=[N2,C2,H2
微恋·2022-09-29 07:54

深度学习（一）：python实现一个三层神经网络的搭建

附代码：##搭建一个三层神经网络#选用sigmoid函数作为该神经网络的阈值函数defsigmoid(x):#S型生长曲线，可作为激活函数return1/(1+np.exp(-x))#权重w1=np.array
时间是幻觉·2022-09-28 07:33

深度学习 反向传播backward在 随机梯度下降中的运用

以最简单的神经网络为例损失函数损失函数为通过随机设定的w1和w2得出的y的近似值与真实y的差距随机梯度下降（SGD）通过此公式不断更新w使w靠近真实值为当前误差关于w的梯度，梯度方向为数值(Loss)增长最快的方向所以我们沿梯度反方向更新
大牛牛+·2022-09-27 18:19

NLP技术基石：从N-gram统计语言模型到BERT预训练模型演变史概述

即，P(wi|w1,w2,...,wi−1)。不过，显而易见的是，我们在实际工作中会经常碰到文本长度
zenRRan·2022-09-27 16:45

深度学习作业L2W3：Tensorflow Tutorial

一个tensorflow模型的大体结构：##参数形状设置W1=tf.get_variable(...).....##训练集输入设置X=tf.placeholder(...)Y=......
awake020·2022-09-26 11:53

【神经网络】MP神经网络模型（附实例代码讲解）

w1，w2，w3代表对应于突触的权重。1.3MP神经元模型模型输入只能是布尔型。输出只能是布尔型。g是聚合输入，f根据聚合进行决策。
皮皮要HAPPY·2022-09-24 09:21

深度学习04——反向传播（用于参数更新）

反向传播的原理1.3tensor的存储数据以及基本应用思想1.4总结2.pytorch反向传播实例2.1完整代码2.2二次模型y=w1x²+w2x+b，损失函数loss=(ŷ-y)²2.2.1定义参数w1
Top Secret·2022-09-23 12:18

第十二届蓝桥杯省赛 - B组 砝码称重

第十二届蓝桥杯省赛-B组杨辉三角形第十二届蓝桥杯省赛-B组时间显示第十二届蓝桥杯省赛-B组双向排序你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,⋅⋅⋅,WN。
Pandaconda·2022-09-22 18:24

【深度学习】（一）感知机：与门、与或门、或门、异或门

b+w1x1+w2x2可以看作一位数组做得矩阵乘积[x1,x2]*[w1,w2]+b权重ω是控制输入信号的重要性的参数，偏置b是调整神经元被激活的容易程度（输
王亿亿·2022-09-20 07:56

神经网络的基础——朴素的感知机

一个简单的例子有输入源x1,x2,x3x_1,x_2,x_3x1,x2,x3，其对于的权重是w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3，感知机的偏置为bbb，
李峻枫·2022-09-20 07:09

Mt2015 muxdff

TakenfromECE2532015midtermquestion5Considerthesequentialcircuitbelow:moduletop_module(inputclk,inputL,inputr_in,inputq_in,outputregQ);wirew1;Mux2_1ins1(q_in,r_in,L,w1
IC2ICU·2022-09-18 10:41

【最全面详细解释】背包问题详解

文章目录一、背包问题二、解法一1.思路三、解法二1.思路一、背包问题背包问题：一个背包最多可放重量为weight的物品，现在有n件物品的集合S,物品的重量分别为[w0,w1,w2,w3…wn-1].问题是能够从这
老师好，我是刘同学·2022-09-13 17:59

MATLAB 算法函数

程序为w=[431214121311];g=[26748539];[w1,index]=sort(w);g1=g(index);此时index的数组表示就是w从小到大数字的位置，也即w1=w(index
浮华蒲公英·2022-09-13 07:24

一个音频水印的小例子

clc;clearall;closeall;x=‘classical.00000.wav’;y=‘昆.bmp’;%%%%%----编码–交织w=imread(y);w1=w(;%降维%%%%%%%%确定嵌入位置
齐燕博·2022-08-30 07:10

神经元的结构

将其转化为一个输出结果，功能抽象图示：神经元模型可分为：输入X，X=[x1,x2,x3]X=[x_{1},~x_{2},~x_{3}]X=[x1,x2,x3]内部参数权重W，对每个输入值都给一个权重，w=[w1
Debroon·2022-08-25 17:39

刘二大人 PyTorch深度学习实践 笔记 P4 反向传播

深度学习实践笔记P4反向传播P4反向传播1、P3回顾2、反向传播3、计算过程4、作业作业4-1：计算y=x*w的梯度，理解forward和backward过程作业4-2：代码实现4-1作业4-3：计算y=w1
小白*进阶ing·2022-08-22 07:09

神经网络的数学方法,神经网络数学表达式

用BP神经网络建立数学模型，MATLAB实现，怎样得到输入到输出的计算公式%计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。
快乐的小蓝猫·2022-08-22 07:01

GHostNet网络最通俗易懂的解读【不接受反驳】

分组卷积假设input.shape=[C1C_1C1,H,W]output.shape=[C2,H1,W1][C_2,H^1,W^1][C2,H1,W1]输入
☞源仔·2022-08-21 11:01
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