摘要：本文介绍了tensorflow的常用函数。1、tensorflow常用函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执
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2024-05-17 13:00:29
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2018-11-05 18:45:00
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摘要：Tensorflow Distributions提供了两类抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具备快速、数值稳定的采样、对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布。bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换。1、Distributions1.1 methods一个distribution至少实现以
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2024-05-06 14:04:10
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探索TensorFlow Probability：概率编程的新境界 probability项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/probabil/probability 项目简介是一个集成在Google的深度学习库TensorFlow中的概率建模和统计计算模块。它为数据科学家、机器学习工程师和统计学家提供了一个强大的工具集，用于执行复杂的概率推理和构建高级的统计模
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2024-09-19 07:14:27
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学习日记（2.18）
BP神经网络BP神经网络简介BP(back propagation) 神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。
BP算法(Back Propagation algorithm, 反向传播算法)
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2024-03-12 22:11:15
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前言【Tensorflow】Tensorflow实现线性回归及逻辑回归【深度学习】神经网络与BP算法前一篇介绍了使用 Tensorflow 实现线性回归及逻辑回归，并实现了手写数字识别的案例；后一篇介绍了BP神经网络，以及Python实现。本篇将通过 Tensorflow 实现简单神经网络（1个输入层、2个隐藏层、1个输出层），并应用有手写数字识别案例。代码# 引入包
import tensorf
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2023-11-27 12:52:15
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TensorFlow搭建神经网络TensorFlow搭建神经网络1. 搭建二分类神经网络2. 搭建二分类神经网络(1) 产生数据(2) one-hot编码(3) 制作训练集(4) 搭建神经网络1) 正常搭建神经网络2) 内嵌模式搭建神经网络(5) 配置损失函数和优化器并训练(6) 测试(7) 完整流程3. 搭建回归神经网络4. 使用类的方式搭建神经网络5. 模型的训练、保存和加载(1) Drop
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2023-10-19 11:11:46
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BP神经网络之手写数据识别（python-tensorflow）介绍数据加载与获取创建模型训练模型预测补充记录耗时保存模型TensorBoard全代码 介绍这是一个基于Python的tensorflow的，神经网络对手写数字的识别。 采用两层隐含层的BP神经网络。 本文采用BP全连接网络：输入层（32x32=784）—隐藏层1（256个神经元）—隐藏层2（64个神经元）—输出层（10）。激活函数
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2023-10-27 06:10:36
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首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。 BP(Back Propagation，后向传播)算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙
原创
2021-05-07 16:29:51
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简介 BP(Back Proragation, BP)误差反向传播算法 它是具有指导训练的前馈多层网络训练算法,是靠调节各层的权值,使网络学会由输入输出对组成的训练组。其核心思想是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传,即: 信号正向传播;误差反向传播 执行优化的方法是梯度下降法 最常用的激 ...
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2021-07-27 16:37:00
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反向传播算法 解释算法流程
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2019-12-28 17:09:00
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1. 反向传播算法介绍误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x^{(N)}),y^{(N)}}\}\)共\(N\)个，输出为\(n_L\)维，即\(\bm y^{(i)
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2023-07-05 14:36:43
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BP神经网络+PCA降维测试MNIST数据集一.BP神经网络1.网络架构2.反向传播二.PCA降维三.代码实现1.制作训练数据2.PCA降维3.BP神经网络训练4.测试及结果存储完整代码 经过多天的努力，成功完成了自己的第一次实战，特此记录。 一.BP神经网络在基于（输入->隐藏层->输出）的基础上，增添反向传播。作为最传统的神经网络，理解它的实现对入门神经网络帮助很大，这里并不会
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2023-11-07 12:45:07
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如何实现TensorFlow BP神经网络
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解并实现TensorFlow BP神经网络。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[定义神经网络结构]
B --> C[定义损失函数]
C --> D[选择优化算法]
D --> E[训练模型]
E --> F[测试模型]
F --> G[应用模型]
```
原创
2024-02-09 08:09:22
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花了两天时间，基本明白了CNN BP的算法。可把conv看成局部全连接的堆砌，以全连接BP的思路推导。 问题二：当接在卷积层的下一层为pooling层时，求卷积层的误差敏感项。 假设第l(小写的l，不要看成数字’1’了)层为卷积层，第l+1层为pooling层，且pooling层的误差敏感项为： ,卷积层的误差敏感项为： , 则两者的关系
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2024-04-09 15:18:56
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tensorflow使用笔记（二）tensorflow使用笔记（一）Session的两种使用方式和tensorflow中的变量tensorflow使用笔记（二）简单神经网络模型的搭建tensorflow使用笔记（三）tensorboard可视化 目录tensorflow使用笔记（二）搭建一个简单的网络模型 搭建一个简单的网络模型简单的搭建一个三层网络结构的模型：import tensorflow
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2024-01-03 20:36:07
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一、累积BP算法前文所讲的标准BP算法每次只针对一个训练集中的一个样例。权值和阈值更新的比较频繁，但是对不同的样例进行更新的效果可能出现“抵消”现象。因此，为了达到同样的累积误差极小点，累积BP算法直接针对累积误差最小化，它在读取整个训练集D一遍后才对参数进行更新，频率会低很多。但是，在很多任务中，累积误差下降到一定程度后，进一步的下降会很缓慢，这时，标准的BP往往会更快获得更好的解，在训练集D非
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2023-12-25 06:47:41
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参考文献《基于移动边缘计算的计算卸载与能效优化研究_刘星星》基本粒子群算法（PSO）简介算法原理初始粒子群都朝着全局最优随机移动，某个粒子A在自己周围也存在局部最优，那么粒子A的下一步走向取决于一下几个因素：（1）全局最优点的方向；（2）局部最优点的方向；（3）自己当前的行进方向。将这三个因素以一定的权重加权求和，就可以得到粒子A的下一步走向。若粒子A的下一步找到的解优于全局最优解，那么我们就将这
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2024-03-22 14:10:03
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反向传播BP模型学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在19
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2023-08-17 23:28:04
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反向传播算法 BackPropagation ，简称BP算法。常用于训练多层神经网络，那么它到底传播了个啥？又是怎么传播的呢？我们知道，对于一个机器学习算法，其最终预测出的值与实际值一般会存在差异，那么我们定义这个差异为误差E。算法中有若干参数需要学习，那么怎么学习呢？以什么策略去变化参数，使得预测值更接近真实值呢？这就是采用BP算法的初衷，我们知道预测值是由所有参数与相连的输入运算后得到的，也就
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2023-08-25 16:30:34
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