MoooJL的博客_深度学习

深度学习04--卷积神经网络

卷积神经网络与神经网络的对比传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。

卷积

池化

卷积核

卷积神经网络

全连接

原创 2021-07-31 15:42:40 883 阅读

TensorFlow版本问题汇总

1、调用tf.softmax_cross_entropy_with_logits函数出错。 #原因是这个函数，不能按以前的方式进行调用了，只能使用命名参数的方式来调用。 #原来是这样的： tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(y

TensorFlow

原创 2021-07-20 10:15:47 608 阅读

Tensorflow-各种优化器总结与比较

优化器总结机器学习中，有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器，目前主要分为三种梯度下降法：标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)，随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch G

优化器

原创 2021-07-20 09:49:02 2177 阅读

深度学习01--TensorFlow

深度学习和机器学习的区别特征提取机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型，不需要人工特征提取环节。数据量和计算性能要求机器学习需要的执行时间远少于深度学习，深度

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:56 265 阅读

深度学习02--数据读取

文件读取读取流程第一阶段构造文件名队列第二阶段读取与解码第三阶段批处理注︰这些操作需要启动运行这些队列操作的线程，以便我们在进行文件读取的过程中能够顺利进行入队出队操作。构造文件名队列将需要读取的文件的文件名放入文件名队列 API tf.train.string_input_produ

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:55 258 阅读

深度学习03--神经网络

神经网络简介人工神经网络（ Artificial Neural Network，简写为ANN）也简称为神经网络(NN)。是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的计算模型。经典的神经网络结构包含三个层次的神经网络。分别为输入层，输出层以及隐藏层。其中每层的圆圈代表一个

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:54 881 阅读

深度学习04--卷积神经网络

卷积神经网络与神经网络的对比传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了更加有效的特征学习部分，具体操作就是在原来的全连接层前面加入了卷积层与池化层。卷积神经网络

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:53 463 阅读

深度学习05

构造线性回归模型代码 def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ # 1）准备数据 x = tf.compat.v1.random_normal(shape=[100, 1]) y_true = tf.matmul(x, [[0.8]])

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:52 192 阅读

深度学习06

循环神经网络代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #tf.compat.v1.reset_default_graph() tf.compat.v1.disable_

深度学习

原创 2021-07-20 09:23:51 165 阅读

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