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妈妈问我神经网络是什么 我是这样回答她的

一、备注??最近在研究DCGAN，需要卷积神经网络的相关知识，之前零零散散地看过一些卷积神经网络的相关博客，打算乘此机会好好做一个总结，也算是为后面的学习打下基础。??卷积神经网络主要用于图像方面的应用例如图像识别与分类等，比较著名的卷积神经网络有VGGnet,AlexNet,GoogleNet,...

DeepMind加持的GNN框架正式开源!TensorFlow进入图神经网络时代

编辑：好困小咸鱼【新智元导读】谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。11月18日，谷歌联合DeepMind对外开源TensorFlowGNN工具，助力流量预测、谣言和假新闻检测、疾病传播建模、物理模拟等领域的基础研究。11月18日...

神经网络可以像经典主成分分析一样执行降维吗?

介绍主成分分析（PCA）是最流行的降维算法之一。PCA的工作原理是找出在数据中相互正交的方差很大的轴。在我??轴被称为我??主成分（PC）。执行PCA的步骤是：标准化数据。从协方差矩阵或相关矩阵中获取特征向量和特征值，或执行奇异值分解。我们将通过实现sklearn来执行PCA：它使用scipy（sc...

神经网络的“齿轮”:张量运算 张量 神经网络

所有计算机程序最终都可以简化为二进制运算（AND、OR、NOR等），深度神经网络的所有变换也都可以简化为数值张量上的一些张量运算（tensoroperation）。keras.layers.Dense(512,activation='relu')这个层可以理解为一个函数，输入一个...

高级API、异构图:谷歌发布TF-GNN，在TensorFlow创建图神经网络

机器之心报道编辑：陈萍高效且友好的TensorFlowGNN库。今天，TensorFlow官方博客发布了TensorFlowGraphNeuralNetworks（TensorFlowGNN）库，这个库使得用户在使用TensorFlow时能够轻松处理图结构数据。此前，Tens...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如OLS假设变量之间符合简单的线性关系或者高阶线性关系进行拟合(或函数逼近)，然而，并不是所有关系都是简单的线性关系或者高阶线性关系，这时就需要借助神经网络(neuralnetwork，NN)等方法来进行建模。神经网络可以在不需要知道函数关系具体形式的条件下近似各种函数关系。预测模...

在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小

学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。在本文中，我们将通过一个例子来观察剪枝技术对最终模型大小和预测误差的影响。导入常见问题我们的第一步导入一些工具、包:·Os和Zipfile可以帮助我...

tensorflow原理——python层分析 tensorflow底层原理

简介我们知道python层作为Client主要作用是构建GraphDef交给Master处理，但很明显，我们写的训练代码跟GraphDef构建工作并没有一一对应，也没有直接操作OP，这里仍然有很多的抽象工作，包括Model/Layer/feature_column/optimizer...

英文教程太难啃?这里有一份TensorFlow2.0中文教程

今年3月份，谷歌在TensorflowDeveloperSummit2019大会上发布TensorFlow2.0Alpha版。作为当前最为流行的深度学习框架，2.0Alpha版的正式发布引人关注。近两个月，网上已经出现了大量TensorFlow2.0英文教程。在此文章...

数据集不再是借口?数据不足也能进行深度学习

全文共4496字，预计学习时长13分钟在机器学习中，决定因素往往不是算法而是数据集的大小。——吴恩达图像分类即根据固定类别对输入的图像设置标签。尽管计算机视觉过于简单，但是它在实际中仍有广泛的应用，而图像分类就是其中的核心问题之一。在本文中，小芯将示范如何在数据不足的情况下应用深度学习。现已创建特制...