tensorflow实战第8页

【深度学习】TensorFlow：向量与矩阵相乘

我在阅读《TensorFlow实战Google深度学习框架》的时候，敲了一下入门中实现了神经网络的前向传播过程的代码，如下：importtensorflowastfimportosos.environ[

秦乐乐·2019-04-03 14:28

Tensorflow实现LSTM文本分类

于是在网上找了一个Tensorflow实战系列：手把手教你使用LSTM进行文本分类但是教程存在一个问题，是没有把数据集分成训练和预测两个部分，导致学习过程中学习数据和预测数据产生混淆，让我有些迷茫，然后通过

AG9GgG·2019-03-26 15:19

学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》（十）Inception-v3模型

6.4.2Inception-v3模型Inception-v3结构是一种和LeNet-5结构完全不同的卷积神经网络结构。在LeNet-5模型中，不同卷积层通过串联的方式连接在一起，而Inception-v模型中的Inception结构是将不同的卷积层通过并联的方式结合在一起。Inception提出同时使用所有不同尺寸的卷积核，然后再将得到的矩阵拼接起来。如图所示Inceptiong模块会首先使用不

洛北辰南·2019-03-26 11:31

学习《Tensorflow实战Google深度学习框架》读书笔记

Chapter1计算图介绍Tensorflow深度学习的历史神经网络的发展可以分为三个阶段：早期提出单个神经元结构，简单的线性加权和来模拟这个变换，n个输入值提供给McCull-Pitts结构，经过加权和一个阈值函数得到0或1的输出。（但是权重学习人手工设置）感知机模型，首个根据样例数据来学习特征权重的模型。分布式知识表达和神经网络的反向传播算法。分布式知识表达的核心思想是现实世界的知识和概念应该

ff_xun·2019-03-20 15:40

tensorflow学习笔记（3）初识MNIST手写数据集

资料来源：《TensorFlow实战Google深度学习框架》郑泽宇梁博文顾思宇著（第二版）电子工业出版社一、概念MNIST手写数据集是著名的，入门的样例数据集。

梦回普达措·2019-03-17 15:59

【tensorflow】加性高斯噪声AutoEncoder

来源于TensorFlow实战,黄文坚,唐源#coding=utf8importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datadefxavier_init

Janton Wang·2019-03-16 15:29

TensorFlow实战 11 ResNet神经网络（ILSVRC-2015 champion）

论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition背景：1）Highwaynetwork:修改每一层的激活函数，此前的激活函数只对输入做非线性变换Y=H(x,W_x)，Highwaynetwork允许保留一定比例的原始输入x，即y=H(x,W_x)T(x,W_t)+x(1-T(x,W_T)),这样，前面一层的信息，有一定的比例可以不经过矩阵乘法和非线性变换，直

qq_37172182·2019-03-11 20:46

学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》（二）深层神经网络及损失函数

文章目录第四章深层神经网络4.1深度学习与深层神经网络4.1.1线性模型的局限性4.1.2激活函数实现去线性化4.1.3多层网络解决异或运算4.2损失函数定义4.2.1经典损失函数4.2.2自定义损失函数第四章深层神经网络4.1深度学习与深层神经网络维基百科对深度学习的精确定义为“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”。因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法，所以在

洛北辰南·2019-03-08 12:31

TensorFlow实战阅读笔记

一、基础知识tf.Variable()创建张量（tensor）或称为变量,tensorflow中计算必须通过该函数转换成张量tf.constant()tensorflow中创建常量的函数，但是tf.constant(1.0,shape=[2,3],name='a')tf.placeholder()不指定初始值，运行时通过feed_dict参数指定，仅仅作为一种占位符x=tf.placeholder

SakuraShowing·2019-03-06 22:49

学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》（一）TensorFlow 基础入门

文章目录前言第3章TensorFlow入门3.1TensorFlow计算模型——计算图3.1.1计算图的概念3.1.2计算图的使用3.2TensorFlow数据模型——张量3.2.1张量的概念3.2.2张量的使用3.3TensorFlow运行模型——会话3.4TensorFlow实现神经网络3.4.3神经网络参数与TensorFlow变量前言原本我是想遇到难点，写一个简短的blog记录一下，而不是

洛北辰南·2019-03-05 17:14

TensorFlow实战 8 VGGNet进阶（图像风格迁移）

背景：在上一篇TensorFlow实战7VGGNet神经网络中初步了解到VGGNet神经网络模型特点，本次通过使用已经训练好的imagenet-vgg-verydeep-19.mat实现对不同风格画面的迁移运用

qq_37172182·2019-03-04 21:34

2018 读的书

深度学习&机器学习Tensorflow：实战Google深度学习框架.pngTensorFlow实战.png第一本我看了2-3遍，第二本没有仔细看。对第一本的自己理解。放在最下边。

jianshudxw·2019-03-02 23:47

TensorFlow之深层神经网络学习总结

作者：jlianghttps://blog.csdn.net/jliang3TensorFlow实战Google深度学习框架学习笔记说明：以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0

JunLiang-GuiLiano·2019-03-02 17:20

tensorflow深度学习笔记（1）张量

以下内容为博主从《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书搬来，为尊重书作者和版权，因此本文属性为“转载”。

梦回普达措·2019-03-02 00:00

TensorFlow实战Google深度学习框架

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架。科技届的聚光灯已经从“互联网+”转到了“AI+”；掌握深度学习需要较强的理论功底，用好TensorFlow又需要足够的实践和解析。TensorFlow的库非常的丰富。TensorFlow不同版本的示例程序代码库：http://github.com/caicloud/tensorflow-tutorialTensorFlow官方文档中文版h

敲键盘的钢琴师·2019-02-25 12:03

TensorFlow实战资源

1.资源官方教程实验环境Google云盘2.比赛天池大赛3.深度学习流程网络结构:函数集合学习目标：函数好的标准（所有样本的loss尽可能小）学习：选择最好的函数3.1网络结构3.2学习目标Loss:计算网络输出与目标间的Loss有以下两种方式:Squareerror：残差平方和Crossentropy：交叉熵TotalLoss3.3学习通过GradientDescent方法获得使TotalLos

Arrow·2019-02-18 08:39

TensorFlow实战--房价预测模型（二）【数据处理】

单变量房价预测问题问题描述：根据房屋面积x预测其销售价格y多变量房价预测问题：数据分析问题描述：根据房屋面积x1和卧室数量x2，预测其销售价格y多变量房价预测问题：特征归一化房屋面积和卧室数量这两个变量（特征）在数值上差了1000倍。在这种情况下，通常先进性特征缩放（Scaling），再开始训练，可以加速模型收敛。举例方法1：x’=（变量-平均值）/标准差使用TensorFlow训练模型的工作流数

Lyndsey·2019-02-17 23:01

TensorFlow实战--房价预测模型（一）【前置知识】

前置知识：监督学习监督学习是机器学习的一种方法，指从训练数据（输入和预期输出）中学到一个模型（函数），并根据模型可以推断新实例的方法。函数的输出通常为一个连续值（回归分析）或类别标签（分类）。前置知识：监督学习典型算法线性回归逻辑回归决策树随机森林最近邻算法朴素贝叶斯支持向量机（SVM）感知器（Perceptron）深度神经网络(DNN)前置知识：线性回归在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程

Lyndsey·2019-02-08 22:11

TensorFlow实战Google深度学习框架10-12章学习笔记

目录第10章TensorFlow高层封装第11章TensorBoard可视化第12章TensorFlow计算加速第10章TensorFlow高层封装目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个，分别是TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras和Estimator。TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装，Google通过T

舞动的心·2019-01-21 21:00

TensorFlow实战Google深度学习框架8-9章学习笔记

目录第8章循环神经网络第9章自然语言处理第8章循环神经网络循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。也就是说，循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的，隐藏层的输入不仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。下面给出一个长度为2的RNN前向传播示例代码：importnumpyasnpX=[1,2]state=[0.0,0.0

舞动的心·2019-01-20 16:00

TensorFlow实战Google深度学习框架5-7章学习笔记

目录第5章MNIST数字识别问题第6章图像识别与卷积神经网络第7章图像数据处理第5章MNIST数字识别问题MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。以下代码是使用TensorFlow读取MNIST数据集，如果本地不存在则自动下载

舞动的心·2019-01-19 16:00

TensorFlow实战Google深度学习框架1-4章学习笔记

目录第1章深度学习简介第2章TensorFlow环境搭建第3章TensorFlow入门第4章深层神经网络第1章深度学习简介对于许多机器学习问题来说，特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上，要通过人工的方式设计有效的特征集合，需要很多的时间和精力，有时甚至需要整个领域数十年的研究投入。深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征。并使用这些组合特征解决问题。深度学习是机

舞动的心·2019-01-17 22:00

TensorFlow计算模型——计算图

之前零零散散地学了TensorFlow两个月，参考的是才云科技编写的《TensorFlow实战Google深度学习框架》，但是由于不系统，没有熟练地掌握使用方法。

DL_XDD·2019-01-12 19:04

【TensorFlow实战笔记】对于TED(en-zh)数据集进行Seq2Seq模型实战，以及对应的Attention机制（tf保存模型读取模型）

一、前言其他实战笔记建议先看：《tensorflow实战笔记》通俗详述RNN理论,LSTM理论,以及LSTM对于PTB数据集进行实战其他选看《TensorFlow实战笔记》MINST数字识别问题-简单的神经网络实现

Che_Hongshu·2019-01-11 23:16

深度学习入门（一）感知机与激活函数

文章目录感知机激活函数1.sigmoid2.tanh3.relu4.softmax25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍

得克特·2019-01-08 19:40

【TensorFlow实战笔记】通俗详述RNN理论,LSTM理论,以及LSTM对于PTB数据集进行实战

一、RNN顾名思义，循环则神经元有前后的联系，而不光是像FCN(全连接)那样的只有输入和输出的同时间的输入输出，也可以说这种网络没有利用到时间的信息，更准确的说应该是一种序列信息，不管是位置序列、还是时间序列。１．结构从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上一时刻隐

Che_Hongshu·2019-01-02 12:56

笔记——搭建 LeNet（tensorflow）

参考：《TensorFlow实战Google深度学习框架》（郑泽宇）LeNetpaperLeNet模型如下按照以下的LeNet架构：神经网络结构的代码LeNet_forward.py，主要是完成前向通道的数值计算

雀跃的硬骨·2018-12-28 13:41

《TensorFlow实战》完整版PDF下载

适读人群：希望快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及其应用实践的人士，以及机器学习、分布式计算领域的学生、从业者。特别是对正在学习深度学习技术，立志从事AI相关行业，成为数据科学家的人来说，本书更是非常实用的工具书。【内容简介】Google近日发布了TensorFlow1.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年

DL&CV_study·2018-12-24 09:42

神经网络机器翻译seq2seq（nlp实践2）

本实践采用的是IWLSTTED演讲en_zh数据集，基于tensorflow实战google深度学习框架（第二版）一书所进行的实验，大部分代码直接是用的书上的，为了更好地巩固知识，所以整理成博客。

strivinging·2018-12-19 14:48

利用CNN处理基于人体行为识别TensorFlow实战(二)(搭建神经网络)

搭建神经网络在上次我们已经学会了如何去制作数据集,并且学习到了一些处理数据的方法和工具,那么现在我们就学习如何去搭建一个神经网络,我们所有的代码都已经上传到了github上面,有需要的同学可以进行查阅,现在开始学习如何搭建神经网络1,定义数据类型在我们搭建网络之前,我们首先要确定,我们给网络中送入的数据到底是以什么形式送进去的,这一点很关键,对于我们这个数据集来说,我们想让他按照每组中包含100条

White__Hacker·2018-12-17 11:35

利用CNN处理基于人体行为识别 TensorFlow实战(一)(制作数据集)

心路历程首先,小编这里花费了两周多的时间,从数据集到网络的搭建,都是小编亲手完成的,在这里想把整个过程分享给大家,希望大家可以从中学到东西,那么话不多说,开始介绍我的心酸之旅.制作数据集首先我是使用了WISDM(WirelessSensorDataMining)Lab实验室公开的Actitracker的数据集,在此数据集上进行数据清洗,制作出小编自己的数据集.对于这个数据集,大家可以自己去下载,接

White__Hacker·2018-12-12 20:33

机器学习笔记（二十二）：TensorFlow实战十四（图像风格迁移）

1-引言相信大家都使用过一种滤镜，可以把一张照片转换成不同风格的照片，如下图所示：那么我们就来利用TensorFlow来实现以下这个算法，这个算法出自Gatys的ANeuralAlgorithmofArtisticStyle论文，十分有趣，让我们来详细的介绍一下这个算法吧2-利用VGG提取特征总得来说，就是利用一个训练好的卷积神经网络VGG-19，这个网络在ImageNet上已经训练过了。给定一张

LiAnG小炜·2018-12-05 21:26

Tensorflow实战系列教程(二) 通过简单的图像分类任务初识计算机视觉

目录前言：摘要：正文：1.原始数据及标注2.待训练的参数及模型3.损失函数及反向传播优化器4.训练策略介绍完整工程，跑起来吧！前言：一套计算机视觉为切入点的Tensorflow教程，如果感兴趣，欢迎留言讨论。摘要：通过搭建一个分类Mnist数据集的示例，利用一个简单的数学矩阵模型，通过训练Mnist数据集的任务，来得到一个可以识别手写数字的模型，我们借此示例来大致梳理一下利用Tensorflow进

碳纤维石头君·2018-12-04 00:42

LSTM长短时记忆网络的原理与TensorFlow实现

colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases《TensorFlow

夜幕龙·2018-12-03 16:15

《Tensorflow实战》学习笔记（一）

深度学习基本四步骤：（1）定义算法公式，也就是神经网络forward时的计算（2）定义loss，选定优化器，并指定优化器优化loss（3）迭代对数据进行训练（4）在测试集合对准确率进行评测有用的类tf.placeholder()tf.Variable() tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b) cross_entropy=tf.reduce_mean(-tf.reduce_

邓乐来Jacob·2018-12-02 00:00

机器学习笔记（二十）：TensorFlow实战十二（TensorBoard可视化）

1-引言前面已经介绍到TensorFlow可以实现许多非常常用的神经网络结构，有的网络结构十分复杂，里面的参数关系更是难以管理。因此，TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard。可以有效的展示运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的图像等信息。2-TensorBoard简介TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，可以呈现当前Tensor

LiAnG小炜·2018-11-26 16:55

MNIST手写数据集识别TensorFlow代码实现。

参考书籍：Tensorflow实战Google深度学习框架（第2版）fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#MINIST相关常数INPUT_NODE

qq_33475649·2018-11-25 11:51

《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第6章练习

前言：第6章最后有个迁移学习的例子，我自己试着按照书上的目的从新写了一遍。正文：代码如下：testC6.py：#--coding:utf-8--'''此文件实现迁移学习的主流程。'''importos.pathimporttensorflowastfimportJPG_to_npyimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttensorflow.contrib

爱吃苹果的魚·2018-11-25 00:14

机器学习笔记（十七）：TensorFlow实战九（经典卷积神经网络：ResNet）

1-引言我们可以看到CNN经典模型的发展从LeNet-5、AlexNet、VGG、再到Inception，模型的层数和复杂程度都有着明显的提高，有些网络层数更是达到100多层。但是当神经网络的层数过高时，这些神经网络会变得更加难以训练。一个特别大的麻烦就在于训练的时候会产生梯度消失，非常深的网络通常会有一个梯度信号，该信号会迅速的消退，从而使得梯度下降变得非常缓慢。更具体的说，在梯度下降的过程中，

LiAnG小炜·2018-11-23 16:12

机器学习笔记（十五）：TensorFlow实战七（经典卷积神经网络：VGG）

1-引言之前我们介绍了LeNet-5和AlexNet，在AlexNet发明之后，卷积神经网络的层数开始越来越复杂，VGG-16就是一个相对前面2个经典卷积神经网络模型层数明显更多了。VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠33

LiAnG小炜·2018-11-21 20:11

机器学习笔记（十四）：TensorFlow实战六（经典卷积神经网络：AlexNet ）

1-引言2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet[2]（以第一作者alex命名）。这个网络算是一个具有突破性意义的模型首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性，然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果，让之后的网络模型构建变得更加复杂，并且通过GPU加速越来越得到关注论文原文：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-cl

LiAnG小炜·2018-11-21 17:39

机器学习笔记（十一）： TensorFlow实战三（MNIST数字识别问题）

1-MNIST数字识别问题前面介绍了这样用TensorFlow训练一个神经网络模型和主要考虑的问题及解决这些问题的常用方法。下面我们用一个实际的问题来验证之前的解决方法。我们使用的是MNIST手写数字识别数据集。在很多深度学习教程中，这个数据集都会被当做一个案例。1.1-MNIST数据处理MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。Tens

LiAnG小炜·2018-11-14 17:59

常用资源合集

资源合集人工智能资源TensorFlow实战Google深度学习框架.pdf(高清版)：https://download.csdn.net/download/jack400/10739771TensorFlow

--LC--·2018-10-23 20:22

tf.clip_by_value()是啥？

tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)，这个语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的，可以参看63页，运用的是交叉熵而不是二次代价函数。

jjxwj·2018-10-21 21:04

RNN中利用LSTM来预测sin函数

这个实例来自于《TensorFlow实战Google深度学习框架》先给出错误的代码示例，以便给自己一个警醒。#!/usr/bin/en

不曾走远~·2018-10-19 15:34

RNN循环神经网络的原理与TensorFlow实现

blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/releases《TensorFlow

夜幕龙·2018-10-18 16:25

TensorFlow实战学习：4-梯度下降解决线性回归【综合小练习】

上一篇：3-TensorFlow基础知识下一篇：5-实现一个CNN卷积神经网络1：用到的python库Matplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#创建数据,-2到2之间取100个点x=np.linspace(-2,2,100)y=3*x+4#创建图像plt.plot(x,y)#显示图像plt.show()image.png2概念线性回

HelloWorld__·2018-09-29 00:25

TensorFlow实战学习：3-TensorFlow基础知识

上一篇：2-TensorFlow简介及环境搭建下一篇：4-梯度下降解决线性回归【综合小练习】1从HelloWorld开始开发工具看大家心情，笔者使用Pycharm新建helloworld.py文件#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportos#忽略一些警告信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#创建一个常量O

HelloWorld__·2018-09-29 00:04

Tensorflow实战：MNIST数字识别问题

TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字MNIST(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是一个非常有名的机器视觉数据集，由几万张28x28像素的手写数字组成，这些图片只包含灰度值。我们的任务就是对这些图片分成数字0~9类。下载和加载数据：fromtensorflow.examples.tutor

abc_138·2018-09-13 09:22

Tensorflow实战：深层神经网络

深层神经网络Wiki上对深度学习的定义为“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”。深度学习有两个非常重要的特性—多层和非线性去线性化因为线性模型只能解决线性可分的问题，针对较多的线性不可能问题，需要对模型去线性化。这里引入了激活函数,激活函数可以实现去线性化。普通的神经元的输出通过一个非线性函数，整个神经网络的模型由线性转为非线性了.常用的激活函数有:针对上面讲的神经网络，这里我们加

abc_138·2018-09-10 16:34

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