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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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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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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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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文章目录GAN原理概述Tensorflow搭建GAN神经网络 GAN原理概述论文:GenerativeAdversarialNets 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf 。GAN模型中包括一个生成模型G和一个判别模型D。 生成模型G接收一个均匀分布中取得的随机值z为输入（又叫噪声z），输出由生成模型G产生的图片（和真实图片格式相同）。 判别模型D分别
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2024-07-23 10:13:14
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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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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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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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导读：什么是人工神经网络？人工神经网络有哪些分支？什么是前馈神经网络？神经网络如何使用反向传播？如何用keras搭建一个前馈神经网络架构？通过本篇文章，我们来解决以上问题。在阅读本篇文章之前，希望你已经了解感知器，SVM，成本函数，梯度优化。一、人工神经网络1、人工神经网络主要分为两种类型：前馈人工神经网络?（Feedforward neural networks）?，是最常用的神经网络类型?，一
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2023-09-16 09:57:30
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Tensorflow实现BP神经网络摘要：深度学习中基本模型为BP深度神经网络
原创
2022-12-21 13:42:37
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### BP神经网络的实现流程
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，在机器学习和深度学习中被广泛应用。下面是实现BP神经网络的流程图：
```mermaid
graph LR
A(数据预处理) --> B(初始化神经网络参数)
B --> C(前向传播)
C --> D(计算损失函数)
D --> E(反向传播)
E --> F(更新参数)
F --> G(重复C-E步骤直至收敛)
``
原创
2023-08-16 04:55:00
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1. 感知机模型2. BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4. BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
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2023-06-26 22:05:23
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AI 科技评论按：TensorFlow Probability（TFP）是一个基于 TensorFlow 的 Python 库，能够更容易地结合概率模型和深度学习。数据科学家、统计学以及机器学习研究者或者从业者，都可以用它编码领域知识 (Domain Knowledge)，从而理解数据并写出自己的应用。针对那些对 TFP 还不那么熟悉的入门者，日前，谷歌 Te
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2023-11-22 11:23:19
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前向传播就是搭建网络，设计网络结构（一般新建一个文件forward.py）#前向传播过程，完成网络结构的设计，搭建完整的网络结构
def forward(x,regularizer): #x为输入，regularizer为正则化权重；返回y为预测或分类结果
w =
b =
y =
return y
#对w的设定
def get_weight(shape,reg
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2023-12-08 00:36:38
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一、神经网络搭建1. 神经网络组成tensor 张量： 表示数据 多维数组*（列表）*计算图： 搭建神经网络*（只描述计算过程，不执行计算结果）*import tensorflow as tf
x=tf.constant([[1.0,2.0]]) #输入
w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) #w 作为权重
y=tf.matmul(x,w) #计算图的计算过程 y =x1
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2023-11-16 19:55:33
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1. 神经网络解决问题的基本步骤基本步骤列举如下：提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（特征工程）。定义神经网络的结构，及如何从输入得到输出（前向传播算法）。通过训练数据调整神经网络中参数的取值（优化算法）。利用训练好的神经网络预测未知的数据（在未知数据上使用前向传播算法）。1.1 前向传播算法1.1.1 所需信息神经网络的输入。神经网络的连接结构。每个神经元中的参数。对于一个没有激活函数的
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2023-11-25 05:52:54
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引言 在上一篇博客中，介绍了各种Python的第三方库的安装，本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络，BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构，本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法。正文神经网络的内容 一般，一个神经网络程序包含以下几部分内容。 1.数据表达和特征提取。对于一个非深度学习神经网络，主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提
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2018-03-14 16:56:00
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这是一个三层的神经网络,只含有一个隐藏层.正确率有98%#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu M
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2023-01-13 00:20:16
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## TensorFlow训练BP神经网络GPU的步骤
为了帮助你实现TensorFlow训练BP神经网络GPU，我将详细介绍整个过程，并提供每一步需要执行的代码和注释。以下是实现的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义神经网络结构)
B --> C(选择优化器和损失函数)
C --> D(训练模型)
D -->
原创
2023-11-30 04:22:11
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