tf.nn.softmax 第2页

菜鸟:简单神经网络train and test详解(双层)

简单神经网络trainandtest详解（双层）【Thelatestdata：2018/05/01】Yuchen1.NN模型如下神经网络整体架构内容可参考之前的云笔记《06_神经网络整体架构》http://note.youdao.com/noteshare?id=2c27bbf66...

使用 TensorFlow 来实现一个简单的验证码识别过程

本文我们来用TensorFlow来实现一个深度学习模型，用来实现验证码识别的过程，这里识别的验证码是图形验证码，首先我们会用标注好的数据来训练一个模型，然后再用模型来实现这个验证码的识别。1.验证码准备这里我们使用python的captcha库来生成即可，这个库默认是没有安装的，所以这里...

「AI实战」快速掌握TensorFlow(四):损失函数

在前面的文章中，我们已经学习了TensorFlow激励函数的操作使用方法（见文章：快速掌握TensorFlow（三）），今天我们将继续学习TensorFlow。本文主要是学习掌握TensorFlow的损失函数。一、什么是损失函数损失函数（lossfunction）是机器学习中非常重要的内容，它是度...

代码|MNIST数据集上实现深层网络 mnist数据集怎么用

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("mnist/",one_hot=True)n_nodes_hl1=500...

人工智能基础:卷积神经网络代码介绍

神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。每个神经元接收一组输入，以某种方式处理它，然后输出一个值。如果构建一个具有多层的神经网络，则将其称为深度神经网络。处理这些深度神经网络的人工智能学分支被称为深度学习。普通神经网络的主要缺点是其忽略了输入数...

深度神经网络权值初始化的几种方式及为什么不能初始化为零(1)

写在前面：该篇文章的内容以及相关代码（代码在最后），都是我亲自手敲出来的，相关结论分析也是花了挺长时间做出来的，如需转载该文章，请务必先联系我，在后台留言即可。在深度学习中，神经网络的权重初始化方式非常重要，其对模型的收敛速度和性能有着较大的影响。一个好的权值初始值有以下优点：梯度下降的收敛速度较快...

Tensorflow分类loss函数总结 tensorflow绘制loss曲线

损失函数是机器学习中非常重要的一个概念，其本质是衡量推理值与真实目标值之间的逼近情况的一种手段，不同的损失函数适用于不同的使用场景，这篇文章总结了Tensorflow与Keras中常用的几种用于分类任务的交叉熵损失函数。1、交叉熵损失函数交叉熵是分类任务中的常用损失函数，在不同的分类任务情况下，交叉...

使用Tensorflow的多层感知器 tensorflow多机训练

在这篇文章中，我们将使用TensorFlow构建一个神经网络（多层感知器）并成功训练它以识别图像中的数字。Tensorflow是一个非常流行的深度学习框架，该笔记将指导用这个库构建一个神经网络。如果你想了解什么是多层感知器，你可以看看以前的文章，用Numpy从头开始构建了一个多层感知器。让我们从导入...

代码|MNIST集上实现逻辑回归，TensorFlow描述

第一步：导入相关包importtimeimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data第二步：使用TensorFlow内置函数加载MNIST数据集到...

深度学习图像算法工程师面试前总结(包括基础点和项目实现点)

这篇内容主要写了自己简历相关的技能点的了解（百度一下记录下来）和自己项目梳理一下需要注意的点。1.深度学习参考https://www.cnblogs.com/xyou/p/10112156.html深度学习可以被定义为以下四个基本网络框架中具有大量参数和层数的神经网络：无监督预训练网络卷积神经网络循...