前面在mnist中使用了三个非线性层来增加模型复杂度，并通过最小化损失函数来更新参数，下面实用最底层的方式即张量进行前向传播（暂不采用层的概念）。 主要注意点如下： · 进行梯度运算时，tensorflow只对tf.Variable类型的变量进行记录，而不对tf.Tensor或者其他类型的变量记录 ...
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2020-01-22 20:05:16
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维度变换是tensorflow中的重要模块之一，前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作，它就是维度变换的应用之一。 在详解维度变换的方法之前，这里先介绍一下View（视图）的概念。所谓View，简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识。举个例子，一个[ b,28,28,1 ...
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2020-01-18 10:30:21
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本文使用TensorFlow2.0手动搭建简单的全连接网络进行MNIST手写数据集的分类识别，逐步讲述实现过程，穿插TensorFlow2.0语法，文末给出完整的代码。废话少说，开始动手吧！ 一、量子波动撸代码 该节先给出各代码片段，第二节将这些片段汇总成程序，这些代码片段故意包含了一些错误之处，在 ...
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2020-01-17 20:41:27
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1、 三维卷积神经网络预测MNIST数字详解.html（http://c.biancheng.net/view/1929.html） RNN循环神经网络实现预测比特币价格过程详解.html（http://c.biancheng.net/view/1950.html） 2、 3、 4、 5、 ...
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2020-01-16 23:58:07
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``` # @time : 2020/1/5 22:39 # @author : x1aolata # @file : mnist_train.py # @script : 训练简单手写数字识别模型-直接全连接-用于测试模型保存与转化 from __future__ import print_fun... ...
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2020-01-08 12:43:26
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前言 这篇文章适合实践过MNIST入门的人学习观看。没有看过MNIST基础的人请移步 "这里" 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。 在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这 ...
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2020-01-08 01:04:25
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前言 在 "上一讲" 中，我们通过分析选用了softmax模型，并用tf创建之。本讲的内容就是为了训练这个模型以便于测试。 训练模型 为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本（cost）或损失（loss ...
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2020-01-07 00:54:44
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Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。 这是一个使用s ...
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2020-01-06 00:00:34
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import tensorflow as tf from tensorflow import keras # train: 60k | test: 10k (x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() x.shape y.sh... ...
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2020-01-02 22:17:18
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深度残差收缩网络是一种新颖的深度学习算法，实际上是深度残差网络的升级版本，能够在一定程度上提高深度学习方法在含噪数据上的特征学习效果。 首先，简单回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。 然 ...
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2019-12-28 22:54:46
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