Tensorflow 卷积核初始化 / 张生荣

关于tensorflow的几种参数初始化方法小结

在tensorflow中,经常会遇到参数初始化问题,比如在训练自己的词向量时,需要对原始的embeddigs矩阵进行初始化,更一般的,在全连接神经网络中,每层的权值w也需要进行初始化. tensorl ...

利用TensorFlow实现<神经网络与机器学习>一书中4.7模式分类练习具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类. 使用到的工具: python3.5 tensorflow1.2. ...

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0 ...

Tensorflow 提供了7种不同的初始化函数: tf.constant_initializer(value) #将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值. 假设在卷积层中,设置偏执项b为0, ...

一般情况下,tensorflow里面变量初始化过程为: #variables ........... #..................... init = tf.initialize_all_v ...

我写的这个程序 import tensorflow as tf sess=tf.InteractiveSession() x=tf.Variable([1.0,2.0]) a=tf.constant( ...

默认本系列的的读者已经初步熟悉tensorflow. 我们通过tf.Variable构造一个variable添加进图中,Variable()构造函数需要变量的初始值(是一个任意类型.任意形状的tens ...

今日在Stack Overflow上看到一个问如何只初始化未初始化的变量,有人提供了一个函数,特地粘贴过来共大家品鉴: import tensorflow as tf def initialize_u ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

假设我们已经安装好了tensorflow. 一般在安装好tensorflow后,都会跑它的demo,而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集. 然而我们仅仅是跑了它的dem ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

一.卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比 ...

本文使用的数据集是MNIST,主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络. 先载入MNIST数据集(手写数字识别集),并创建默认的Interactive Session(在没有指定回话对象的情 ...

本文实例为大家分享了Android九宫格图片展示的具体代码,供大家参考,具体内容如下一．知识点总结 1. 卷积神经网络出现的初衷是降低对图像的预处理,避免建立复杂的特征工程.因为卷积神经网络在训练 ...

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

本文实例为大家分享了TensorFlow实现卷积神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下代码(源代码都有详细的注释)和数据集可以在github下载: # -*- coding: utf-8 -* ...

使用tensorflow实现一个简单的卷积神经,使用的数据集是MNIST,本节将使用两个卷积层加一个全连接层,构建一个简单有代表性的卷积网络. 代码是按照书上的敲的,第一步就是导入数据库,设置节点的初 ...

实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn ...

本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下一.CNN模型结构输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5* ...

软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...