tensorflow构建bp代码 / 张生荣

tensorflow构建BP神经网络的方法

之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建,是在python环境下基于numpy搭建的,之前的numpy版两层神经网络,不能支持增加神经网络的层数.最近看了一个介绍tensorflow的视频,介绍了关于t ...

用tensorflow构建简单的线性回归模型是tensorflow的一个基础样例,但是原有的样例存在一些问题,我在实际调试的过程中做了一点自己的改进,并且有一些体会. 首先总结一下tf构建模型的总体套 ...

目录简介隐含层介绍 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层具体实现代码卷积层.池化层与全连接层实现代码全部代码学习神经网络已经有一段时间,从普通的BP神经网络到LSTM长短期记忆网络都有一定 ...

Tensorflow是目前最流行的深度学习框架,我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器,本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN,怎样训练用于简单的验证码识别的分类器.本文 ...

Hello,兄弟们,开始搞深度学习了,今天出第一篇博客,小白一枚,如果发现错误请及时指正,万分感谢. 使用软件 Python 3.8,Tensorflow2.0 问题描述鸢尾花主要分为狗尾草鸢尾(0 ...

目录学习前言 RNN简介 tensorflow中RNN的相关函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn 全部代码学习前言在前一段时间已经完 ...

目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn ...

Reference: https://www.tensorflow.org/install/migration tensorflow 更新到1.0之后,0.n版本不兼容,除了手动更改代码之外,tens ...

线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost f ...

TensorFlow 模型保存/载入我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个skl ...

一.TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将Tens ...

一.概述及完整代码对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorfl ...

有时候,我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件(同时包含模型架构定义与权重),方便在其他地方使用(如在c++中部署网络).利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了 ...

也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响,其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归. lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似,有一点不同的是,在公式中增加正则项来限制斜 ...

本文将实现逻辑回归算法,预测低出生体重的概率. # Logistic Regression # 逻辑回归 #---------------------------------- # # This fu ...

使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式.隐藏层数的定义.损失函数的选择.优化函数的选择.输出层.下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通 ...

当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练. 1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下: ...

今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并 ...

复制代码代码如下: /* * 使用 C# 动态编译代码和执行 * 作者: yaob */ static void Main(string[] args) { // 编译器 CodeDomProvid ...

前言随着前端项目的不断扩大,一个原本简单的网页应用所引用的js文件可能变得越来越庞大.尤其在近期流行的单页面应用中,越来越依赖一些打包工具(例如webpack),通过这些打包工具将需要处理.相互依赖 ...