- 详解SoftMax多分类器
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常见的逻辑回归、SVM等常用于解决二分类问题，对于多个选项的分类问题，比如识别手写数字，它就需要10个分类，同样也可以用逻辑回归或SVM（只是需要多个二分类来组成多分类）。对于多分类的实现，我们还可以...
- 一文上手最新Tensorflow2.0系列|“tf.data”API 使用
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除了GPU和TPU等硬件加速设备以外，一个高效的数据输入管道也可以很大程度的提升模型性能，减少模型训练所需要的时间。数据输入管道本质是一个ELT（Extract、Transform和Load）过程：E...
- 面对初学者的用tensorflow2.0识别手写数字实践
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本文是一个面对初学者的，用tensorflow2.0来实现识别手写数字的实践文章，可以帮助初学者快速入门。识别手写数字就像是学习编程语言里的Helloworld一样简单和著名，是程序员的最爱，也是进...
- 专家入门TF2.0简单流程，数据、模型、损失、指标、梯度 (TF2翻译
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最新版本：http://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-quickstart-advanced.html英文版本：https://ten...
- Python深度学习实战-Sequential方法搭建BP神经网络实现分类任务
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实现功能第一步：导入模块：importtensorflowastf第二步：制定输入网络的训练集和测试集第三步：搭建网络结构：tf.keras.models.Sequential()第四步：配置训...
- Keras学习手册(二):快速开始-Sequential 顺序模型
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顺序模型是多个网络层的线性堆叠。你可以通过将网络层实例的列表传递给Sequential的构造器，来创建一个Sequential模型：fromkeras.modelsimportSeque...
- 深度学习--近似推断
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深度学习将推断视为优化问题的解释是指，通过调整模型的参数，使得模型对输入数据的预测结果与真实结果之间的差距最小化。这个过程可以被看作是在一个参数空间中搜索最优解的过程，即通过优化算法来寻找最佳的参数组...
- 进行多尺度训练 是什么意思
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多尺度训练是指在机器学习或深度学习模型训练过程中，同时使用不同尺度的输入数据来提高模型的性能和泛化能力。多尺度训练可以通过将原始数据进行缩放、裁剪或者使用不同的图像金字塔等方式来实现。以下是一个示例代...
- TensorFlow2学习三、Keras 构建复杂模型
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一、函数式apitf.keras.Sequential模型只适用于多层简单堆叠网络，不能表示复杂模型。使用KerasfunctionalAPI可以构建有复杂拓扑结构的模型。比如：多输入模型（...
- 五行代码用图提升模型表现，TensorFlow开源NSL神经结构学习框架
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选自Medium机器之心编译参与：一鸣、李亚洲今日，谷歌TensorFlow宣布推出神经结构学习（NSL）开源框架，它使用神经图学习方法来训练带有图和结构化数据的神经网络。据谷歌TensorFl...