TensorFlow 深度学习框架(5)-- 神经网络优化算法(梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型)
(1)梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法,从而使得神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值,从而使神经网络的模型在训练数据集...
TensorFlow:实战Google深度学习框架(三)深层神经网络
第四章 深层神经网络 4.1 深度学习与深层神经网络 4.1.1 线性模型的局限性 4.1.2 激活函数实现非线性化 4.1.3 多层网络解决异或问题 4.2...
深度学习——利用学习框架TensorFlow搭建深层神经网络DNN
一、TensorFlow搭建深层神经网络DNN框架 1、初始化变量 2、构建session会话 3、训练算法 4、实现神经网络 框架不仅可以缩短编码时间,而且有时还可以实现加速代码的优化。 文件tf_utils.py的代码,在主文件中需要导入相应的包: #!/usr/bin/env python#...
【TensorFlow深度学习框架教程四】深层神经网络
深层神经网络(Deep Neural Network) 深度学习(Deep Learning)和深层神经网络(DNN) 现在很火的深度学习的概念,其实在实际中基本上可以认为是深层神经网络的代名词。那么为什么要叫“深层”呢?与上一篇笔记中的神经网络又有什么区别呢?上一篇笔记中的神经网络,其实使用的是...
深度学习框架Tensor张量的操作使用
- 重点掌握基本张量使用及与numpy的区别- 掌握张量维度操作(拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……)numpy基本操作:numpy学习4:NumPy基本操作NumPy 教程1. TensorflowTensorflow一些常用基本概念与函数(1,2,3,4)tensorflow与numpy函数的...
02:一文全解:利用谷歌深度学习框架Tensorflow识别手写数字图片(初学者篇)
标签(空格分隔): 王小草Tensorflow笔记 笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017...
『计算机视觉』mini深度学习框架实现
一、项目简介手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理。地址见:miniDeepFrame相关博客『TensorFlow』卷积层、池化层详解『科学计算』全连接层、均方误差、激活函数实现文件介绍Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层Los...
(转) 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ
特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ(转) 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ的更多相关文章【深度学习Deep Learning】资料大...
TensorFlow实战Google深度学习框架1-4章学习笔记
目录第1章 深度学习简介第2章 TensorFlow环境搭建第3章 TensorFlow入门第4章 深层神经网络 第1章 深度学习简介对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情。在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入...
【深度学习系列2】Mariana DNN多GPU数据并行框架
【深度学习系列2】Mariana DNN多GPU数据并行框架 本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架。 深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生...
深度学习求解微分方程系列一:PINN求解框架
下面我将介绍内嵌物理知识神经网络(PINN)求解微分方程。首先介绍PINN基本方法,并基于Pytorch框架实现求解一维Poisson方程。 1.PINN简介 神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能...
深度学习原理与框架-神经网络架构 1.神经网络构架 2.激活函数(sigmoid和relu) 3.图片预处理(减去均值和除标准差) 4.dropout(防止过拟合操作)
神经网络构架:主要时表示神经网络的组成,即中间隐藏层的结构对图片进行说明:我们可以看出图中的层数分布:input layer表示输入层,维度(N_num, input_dim) N_num表示输入层的样本个数, input_dim表示输入层的维度, 即变量的个数hidden layer1 表示第一...
微软的深度学习框架cntk ,我目前见过 安装方式最简单的一个框架,2.0之后开始支持C# 咯
wiki:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki嗨,你也是我这种手残党么?之前试着安装着mxnet和tensorflow,但是因为时间比较短所以往往来不及安装完就失去兴趣,今天看到微软的cntk可以用了,一次性安装好了,并且测试通过本人环境:Windows 7 ...
微软 深度学习 cntk ,我目前见过 安装方式最简单的一个框架,2.0之后开始支持C# 咯
wiki:https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki嗨,你也是我这种手残党么?之前试着安装着mxnet和tensorflow,但是因为时间比较短所以往往来不及安装完就失去兴趣,今天看到微软的cntk可以用了,一次性安装好了,并且测试通过本人环境:Windows 7 ...
深度学习-开源框架了解(还在继续)
1.TensorFlow由google开源的深度学习框架。在Github中评星数很高,使用C++开发。 tensor:张量,意味着N维数组。flow:流,意味着基于数据流图的计算。Tensorflow包含众多的机器学习工具,可用于语音识别和图像识别领域。 访问网址https://www.tens...
Nature子刊:一个从大脑结构中识别阿尔茨海默病维度表征的深度学习框架
脑部疾病的异质性是精准诊断/预后的一个挑战。作者描述并验证了一种名为Smile-GAN(SeMI-supervised cLustEring-Generative Adversarial Network),的半监督深度聚类方法,它研究了与正常大脑结构对比的神经解剖学异质性,从而通过神经影像特征识别疾...
深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR)参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值2....
基于Windows,Python,Theano的深度学习框架Keras的配置
1.安装Anaconda面向科学计算的Python IDE--Anaconda2.打开Anaconda Prompt3.安装gcc环境(1)conda update conda(2)conda install libpython(3)conda install mingw(4)在系统环境变量中的pa...
深度学习框架-caffe安装-环境[Mac OSX 10.12]
深度学习框架-caffe安装[Mac OSX 10.12]【参考资源】1.英文原文:(使用GPU)[http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/]2.基于1的两篇中文博...
深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的制作 1.tf.train.Examples(数据转换为二进制) 3.tf.image.encode_jpeg(解码图片加码成jpeg) 4.tf.train.Coordinator(构建多线程通道) 5.threading.Thread(建立单线程) 6.tf.python_io.TFR(TFR读入器)
1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int...