biases

python+tensorflow LeNet---深度学习MINST手写体训练识别

首先我们要有手写体的数据集文件下载地址MINST手写体数据2、训练集：共60000个，其中55000个用于训练，另外5000个用于验证 测试集：共10000个 训练集：和机器学习一样用来训练参数的，这里是神经网络的weight（权重）和biases
CRUSH_BUDS·2019-06-02 20:52

论文笔记11：Relational inductive biases, deep learning, and graph networks翻译笔记

关系归纳偏置、深度学习和图网络DeepMind;GoogleBrain;MIT;UniversityofEdinburgh参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/40733008摘要人工智能近几年大火起来，在计算机视觉、自然语言处理、控制和决策等关键领域取得重大进展。这在一定程度上归因于廉价的数据和计算资源，它们符合深度学习的本质优势。然而，人类智力的许多典型特征，都是在不同
腾云丶·2019-05-24 10:22

Tensorflow线性回归实例

np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.5+0.7Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))Biases
铿锵的玫瑰·2019-05-10 09:34

tensorflow实现单层神经网络拟合

out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]),name='W')biases
番茄发烧了·2019-05-05 09:15

tf.nn.sampled_softmax_loss

defsampled_softmax_loss(weights,biases,labels,inputs,num_sampled,num_classes,num_true=1,sampled_values
YY.net·2019-04-12 15:27

tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层

已经有了一个预训练的模型，我需要从其中取出某一层，把该层的weights和biases赋值到新的网络结构中，可以使用tensorflow中的pywrap_tensorflow(用来读取预训练模型的参数值
HelloWorld1108·2019-04-01 14:36

使用Tensorflow + JupyterNotebook构建简单的神经网络

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlibaspltdefaddlayer(inputs,insize,outsize,activefunction=None):Weight=tf.Variable(tf.random_normal([insize,outsize]))biases
June0805·2019-03-06 15:08

Relational inductive biases, deep learning, and graph networks

Abstract就像生物学利用自然和培养合作一样，我们拒绝在“手工工程”和“端到端”学习之间做出错误的选择，而是主张从其互补优势中获益的方法。我们探索如何在深度学习架构中使用关系归纳偏差来促进对实体，关系和组成它们的规则的学习。我们为AI工具包提供了一个新的构建块，具有强大的关系归纳偏差|图形网络|它概括和扩展了在图形上运行的神经网络的各种方法，并为操纵结构化知识和生成结构化行为提供了直接的界面。
NODIECANFLY·2019-02-16 13:03

Neural network and deep learning阅读笔记（4）神经网络学习方式

Weightinitialization在第一章创建神经网络的时候，曾经对weight和biases进行过初始化，当时是使用了两个独立高斯随机变量（均值为0，标准差为1），这一节看看有没有更好的初始化方法
起名好烦·2019-01-08 22:43

一个简单的神经网络例子

in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))biases
Joker_xun·2018-12-22 23:53

Relational inductive biases, deep learning, and graph networks 论文导读，DeepMind图网络

Relationalinductivebiases,deeplearning,andgraphnetworks论文导读标题：《关系归纳偏好、深度学习和图网络》一、推荐理由简述：DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构的27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graphnetwork,GN）。DeepMind作为行业标杆，其动向一直是AI业界的关注热点。最近，DeepMind将对“关系”产生了兴趣
manquyuan0078·2018-12-10 14:26

【Python】ValueError： Traceback (most recent call last)问题原因及解决办法

tf.float32,[None,n_output])keepratio=tf.placeholder(tf.float32)#FUNCTIONS_pred=conv_basic(x,weights,biases
Aventador_SV·2018-12-07 13:43

利用Pycharm断点调试Python程序的方法

pythonimportnumpyasnpclassNetwork:def__init__(self,sizes):self.num_layers=len(sizes)self.sizes=sizesself.biases
豆-Metcalf·2018-11-29 09:13

感知机python2.7实现

,activator):'''感知机只有一个神经元，所以权重向量W的长度等于输入向量长度，偏置为一个标量'''self.weights=[0.0for_inrange(input_num)]self.biases
戏台无戏子·2018-10-04 09:21

tf.nn.softmax 与slim.sofmax 之间的不同

如下：net=slim.conv2d(net,num_classes,1,biases_initializer=tf.zeros_initializer(),scope='logits')ifnum_class
cn19491001·2018-09-10 09:31

2018-08-06 建造我们的第一个神经网络

神经层里常见的参数通常有weights、biases和激励函数。  
maple_yang·2018-08-07 16:33

GNN新作《Relational inductive biases，deep learning，and graph networks》读书笔记

当下AI的瓶颈：静观现有AI，尤其是DeepLearning的发展如火如荼，几大热炒的明星模型无非MLP，CNN，和RNN。这些模型更倾向于是对现实世界的representationlearning，其最大的问题有二：CombinatorialGeneralization（CG）：即泛化能力，如何解决利用有限样本学习无限可能的这个本质难点，即如何实现‘infiniteuseoffinitemean
Trasper1·2018-08-07 09:30

机器学习：基于MNIST的BP神经网络

二、算法核心思想分析利用sigmoid神经元构建神经网络，使用前馈神经网络实现mini-batch随机梯度下降学习算法，使用反向传播计算梯度,更新权重(weights)和偏置(biases)。
ForTheDreamSMS·2018-07-27 21:44

基于tensorflow加载部分层的方法

model.ckpt")即可加载已经训练好的网络，可是有时候想值使用部分层的参数，这时候可以选择在加载网络之后重新初始化剩下的层var_list=[weights['wd1'],weights['out'],biases
jinglingli_SJTU·2018-07-26 09:55

莫凡Tensorflow视频学习005-添加层

in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))biases
sxl545·2018-07-15 16:26

Tensorflow layers.fully_connected 参数（自用）

normalizer_params=None,weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),weights_regularizer=None,biases_initializer
淇迹·2018-07-06 15:18

Tensorflow 查看变量的值方法

importtensorflowastfbiases=tf.Variable(tf.zeros([2,3]))#定义一个2x3的全0矩阵sess=tf.InteractiveSession()#使用InteractiveSession函数biases.initializer.run
atfuies·2018-06-14 09:53

（python源码）基于tensorflow的径向基向量bp神经网络

基于tensorflow的rbf神经网络_python源码实现该网络结果比较简单，输入层--径向基层--输出层，其中需要迭代优化的是：“径向基层”--“输出层”之间的权重（weights和biases）
远上寒山·2018-05-10 17:33

【TensorFlow】拟合y = ax^2+b参数

通过TensorFlow将隐藏层和输出层的weights和biases的值学习出来，看看随着训练次数的增加，损失值是不是不断在减小importtensorflowastfimportn
蛋疼莙·2018-04-26 21:10

save-restore保存与读取

tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights')b=tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='biases
_VioletHan_·2018-04-20 11:24

添加层add_layer()

output_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([input_size,output_size]))biases
进程击序的媛·2018-04-11 09:35

tensorflow如何继续训练之前保存的模型

.astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name="w")biases
by_side_with_sun·2018-04-05 22:45

TensorFlow实战 笔记——tf.nn.nce_loss

转自：https://www.jianshu.com/p/fab82fa53e16先看看tensorflow的nce-loss的API：、defnce_loss(weights,biases,inputs
qq_36092251·2018-03-25 11:12

tensorflow保存读取-【老鱼学tensorflow】

保存模型的权重和偏置值假设我们已经训练好了模型，其中有关于weights和biases的值，例如：importtensorflowastf#保存到文件W=tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5
dreampursuer·2018-02-28 09:00

卷积神经网络, Convolutional Neural Networks , CNN

1，简介CNN是deeplearning在图像处理领域的一个应用由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成，是deeplearning在图像处理的一个应用2，卷积层（Convolutionallayer
fourierr·2018-01-20 17:31

深度学习——卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks / CNN)

一、卷积神经网络的概述1、卷积神经网络与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重w和偏置常量(biases)的神经元组成。
loveliuzz·2018-01-15 11:59

一个单层的基础神经网络实现手写字识别

importtensorflowfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmatplotlib.pyplotasplt#普通的神经网络学习#学习训练类classNormal:weight=[]biases
·2017-12-27 00:00

[TensorFlow] demo1 完整的代码和运行结果

y_data=x_data*0.1+0.3#print(x_data)#print(y_data)Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases
poeticHadoop·2017-12-19 22:09

yolo2中region_layer理解未完成版

region曾开始，看源码，一开始时还可以看得进去，可是这两天脑袋进水老是魂不守舍，先记录在此，稍后继续......region_layer.cboxget_region_box(float*x,float*biases
AllyLi0022·2017-12-13 17:45

tf.nn.nce_loss

先看看tensorflow的nce-loss的API：defnce_loss(weights,biases,inputs,labels,num_sampled,num_classes,num_true=
小木头1209·2017-11-30 15:36

TensorFlow从入门到入门

numpy.float32)y_data=x_data*0.1+0.3print(x_data,y_data)Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1))biases
CAICAI0·2017-10-27 13:22

深度学习－－手写数字识别＜二＞－－交叉熵损失函数(cross entropy cost function)

∥∥=12∑j(yj−aLj)2其中：a=σ(z)z=∑jwjxj+b当输出值与目标值labels相差较大时，从sigmoid函数的图像上可以看出：此时输出趋近于1且变化缓慢，即输出对weights和biases
阿卡蒂奥·2017-10-13 20:06

Tensorflow学习（一）离散点拟合

np.float32(np.random.rand(100))y_data=x_data*0.1+0.3Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases
fengyjch·2017-09-12 23:08

TensorFlow代码结构优化tips

TensorFlow代码结构优化tips一、变量管理在模型的前向传播的过程中，将前向传播定义为：definference(input_tensor,avg_class,weights1,biases1,
大树先生的博客·2017-09-08 17:42

tensorflow 学习class1

np.float32的形式，所以astype设置数据类型为float32x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#构造y=kx+b的线性函数weight=0.1biases
DTAnalystLi·2017-08-29 21:01

Udacity Deep Learning课程作业（二）

实现代码如下，主要是实现computation(dataset,weights,biases)函数，返回logits取代原来的线性回归模型。
天才XLM·2017-08-18 22:07

神经网络与深度学习笔记（三）python 实现反向传播算法

nabla_b"and"nabla_w"arelayer-by-layerlistsofnumpyarrays,similarto"self.biases"and
dsjdjsa·2017-08-05 10:03

TensorFlow学习笔记（八）add_layer操作

in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))biases
Soyoger·2017-07-28 13:47

YOLO_V2的region_layer LOSS损失计算源码解读

region_layer.cboxget_region_box(float*x,float*biases,intn,intindex,inti,intj,intw,inth,intstride){boxb
dongapple·2017-07-28 10:04

TensorFlow学习笔记（四）自己动手求Weights和biases

这里自己构造一些数据，求Weights和biases源码：importtensorflowastfimportnumpyasnp#createdatax_data=np.random.rand(100)
Soyoger·2017-07-27 16:35

第一个Tensorflow程序

Tensorflow的魅力：我们构造一个满足一元二次函数y=ax2+b的原始数据，然后构建一个最简单的神经网络，仅包含一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，通过Tensorflow将将隐藏层和输出层的weitghts和biases
yaoming168·2017-06-04 11:00

【tensorflow1.0学习笔记006】save-restore保存与读取

tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights')b=tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='biases
荪荪·2017-02-23 10:18

多层感知器模型(MLP)

需要训练的模型参数(parameters)num_hidden:隐藏层节点数目activationfunc:隐藏层/输出层节点的激发函数weights/biases:连接权重/偏置*构造成本函数训练模型的目的就是降低
zhaohuizhu135·2016-09-24 22:36

neural-networks-and-deep-learning network.py

__init__函数的主要作用是初始化参数：num_layers,sizes,biases,weights，num_layers是层数，sizes是每层的大小，weights是参数矩阵，biases是bias
hello_pig1995·2016-07-20 21:56

TensorFlow人工智能引擎入门教程之三 实现一个自创的CNN卷积神经网络

首先回到上一张的google官方的alexnet文件  这是alexnet网络定义的部分，我们只需要修改这一部就可以了def alex_net(_X, _weights, _biases, _dropout
zhuyuping·2016-04-17 16:00
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