教程目的如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network），从中我们可以学习到tensorflow的运行原理与结构tensorflow运行原理TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执
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2024-06-28 20:10:26
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背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
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2024-04-15 15:06:25
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TensorFlow提供了优化器，可以缓慢地更改每个变量，以便最小化损失函数。最简单的优化器是梯度下降。它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。通常，手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。因此，TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。为了简单起见，优化器通常为您做这个。例如optimizer = tf.train.GradientDescen
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2024-03-29 10:02:06
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这次在模型优化的时候加入了一个RNN结构，TensorFlow里有封装好的RNN函数，我们可以直接调用，RNN详细介绍见参考资料2TensorFlow官网给的标准API：注意： 这个是TF1.0版本下的，在2.0以上版本，dynamic_rnn是在 tf.compat.v1.nn.dynamic_rnntf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
seq
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2024-04-09 09:54:20
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# 使用Java进行TensorFlow DNN推理
在机器学习和深度学习领域，TensorFlow已成为广泛使用的框架之一。对于Java开发者来说，尽管Python是TensorFlow的主要开发语言，但我们也可以使用Java进行深度神经网络（DNN）的推理。本文将为大家介绍如何在Java中使用TensorFlow进行DNN推理，并提供相应的代码示例。
## 1. TensorFlow概述
原创
2024-10-27 05:58:56
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DNN全连接层（线性层）计算公式：y = w * x + b W和b是参与训练的参数 W的维度决定了隐含层输出的维度，一般称为隐单元个数（hidden size） b是偏差值（本文没考虑） 举例： 输入：x （维度1 x 3） 隐含层1：w（维度3 x 5） 隐含层2: w（维度5 x 2）个人思想如下：比如说如上图，我们有输入层是3个，中间层是5个，输出层要求是2个。利用线性代数，输入是【1×3
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2023-08-16 20:07:53
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从helloworld开始mkdir 1.helloworld
cd 1.helloworld
vim helloworld.py代码:# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf
# 设置了gpu加速提示信息太多了，设置日志等级屏蔽一些
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_L
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2024-05-10 01:09:54
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最近一直在研究用opencv的dnn模块调用已训练好的tensorflow .pb模型。先声名一下，最终还是没有调用成功，但是中间趟过了好多的坑，觉得有必要记录一下，并且最终没有调用成功的主要原因是我想要加载的模型中的一部分确实是和opencv调用tensorflow模型存在冲突。 首先，我想要调用的模型是keras训练出来的OCR模型，因此，需要先把已有的.hdf5模型文件转换成.pb文件，这里
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2024-05-13 13:19:23
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一、前述ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层，称为DNN只有一个隐藏层是多层感
原创
2022-12-30 16:45:31
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编辑 | 嘉仔当我们提到 TensorFlow 的时候，我们仅仅只会关注它是一个很好的神经网络和深度学习的库。但是，其实 TensorFlow 具有 tf.cond( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/cond ) 和 tf.while_loop( https://www.tensorflow.org/api_
常用函数1、强制tensor转化为该数据类型2、计算张量维度上元素的最小值3、计算张量维度上元素的最大值4、计算张量沿着指定维度的平均值5、计算张量沿着指定维度的和6、将变量标记为可训练7、对应元素的四则运算8、平方、次方和开方9、矩阵乘10、切分传入张量的第一维度11、实现某函数对指定参数的求导运算12、遍历每个元素13、独热编码（one-hot encoding）14、使n分类的n个输出符合
python科学计算库-numpy的使用 一、NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。 利用 Python 进行数据分析二、ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。import numpy#这
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2023-12-25 07:15:08
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在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的，在深度学习研究领域，最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构，但是这些研究领域，虽然论文比较多，但是重量级应用还没有出现，是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些
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2024-04-26 15:26:02
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深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 CNN（Convolutional Neural Network）——卷积神经网络，人工神经网络（Neural Network，NN）的一种，其它还有RNN、DNN等类型，而CNN就是利用卷积进行滤波的神经网络。换句话说，
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2024-03-27 19:12:09
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滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮(robust)的方法------滑动平均模型。在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。在tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率...
原创
2021-08-12 22:03:06
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# Python实现深度神经网络（DNN）
深度神经网络（DNN）是机器学习和人工智能领域中的关键技术。它们通过层级结构处理和理解复杂数据，近年来在图像处理、自然语言处理和其他领域取得了显著的成功。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的DNN，并通过代码示例深入探讨其基本原理。
## 什么是深度神经网络
深度神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。它们的主要组成单元是神经元，神经元通过权
基于DNN-HMM的语音识别声学模型结构如下图所示，与传统的基于GMM-HMM的声学模型相比，唯一不同点在于用DNN替换了GMM来对输入语音信号的观察概率进行建模。DNN与GMM相比具有如下优点：DNN不需要对声学特征所服从的分布进行假设；DNN的输入可以采用连续的拼接帧，因而可以更好地利用上下文的信息；DNN的训练过程可以采用随机优化算法来实现，而不是采用传统的批优化算法，因此当训练数据规模较大
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2023-10-28 13:14:51
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面向行业多样化应用场景需求，深入剖析5G关键技术特性，提出有针对性的5G技术选型方案，帮助运营商合理利用网络资源和降低成本, 为行业客户提供量身订制的网络服务。典型5G“切片”技术介绍基于对行业需求的深入挖掘和业务理解，提供三大主流“切片”技术（5G QoS，DNN以及真正意义上的网络切片）来承载行业应用，满足差异化业务需求。在进行场景化匹配之前，我们首先需要了解这三种“切片”的技术特征。1.5G
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2023-10-19 21:41:52
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本文将实现逻辑回归算法，预测低出生体重的概率。# Logistic Regression# 逻辑
原创
2022-07-08 13:00:24
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本文主要介绍了AutoRec自编码机与协同过滤思路融合的单层神经网络推荐模型，和TensorFlow2.0代码实践 1. 简介本篇文章先简单介绍论文思路，然后使用Tensoflow2.0、Keras API复现算法部分。包括：自定义模型自定义损失函数自定义评价指标RMSE就题目而言《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborati
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2024-04-24 19:51:41
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