qilibin - 博客园

2017年10月8日

摘要：回归：过拟合情况 / 分类过拟合防止过拟合的方法有三种： 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部分不参与最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化，初始化权重参数的时候采用截断正态分布，偏置项加常数，采用drop 阅读全文

posted @ 2017-10-08 14:12 qilibin 阅读(1896) 评论(1) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------代价函数

摘要：二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 阅读全文

posted @ 2017-10-08 10:26 qilibin 阅读(1915) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年10月7日

Tensorflow学习教程------普通神经网络对mnist数据集分类

摘要：首先是不含隐层的神经网络，输入层是784个神经元输出层是10个神经元代码如下结果如下接下来是含一个隐层的神经网络，输入层是784个神经元，两个隐层都是100个神经元，输出层是10个神经元，迭代500次，最后准确率在88%左右，汗。。。。准确率反而降低了，慢慢调参吧阅读全文

posted @ 2017-10-07 20:47 qilibin 阅读(4681) 评论(1) 推荐(1) 编辑

Tensorflow学习教程------softmax简单介绍

摘要：做机器学习的同志们应该对这个都不陌生，这里简单举个例子。一般来说，使用softmax函数来将神经元输出的数值映射到0到1之间，这样神经元输出的值就变为了一个概率值。公式和例子如下图公式和例子如下图阅读全文

posted @ 2017-10-07 16:52 qilibin 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------非线性回归

摘要：自己搭建神经网络求解非线性回归系数代码结果阅读全文

posted @ 2017-10-07 16:22 qilibin 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------简单练一波，线性模型

摘要：结果可以看到求得的k和b非常接近于我们定义的k值和b值。阅读全文

posted @ 2017-10-07 13:54 qilibin 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------Fetch and Feed

摘要： Fetch的意思就是在一个会话（session）中可以同时运行多个op。 Feed的字面意思是喂养，流入。在tensorflow里面就是说先声明一个或者几个tensor，先用占位符给他们留几个位置，等到后面run的时候，再以其他形式比如字典的形式把值传进去，相当于买了两个存钱罐，先不存钱，等我想存的阅读全文

posted @ 2017-10-07 13:27 qilibin 阅读(1366) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------变量

摘要：代码结果阅读全文

posted @ 2017-10-07 13:02 qilibin 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Tensorflow学习教程------创建图启动图

摘要： Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一，受到了工业界和学界的热门追捧。以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程。在tensorflow这个框架里，可以讲是弱数据类型，也就是说不严格声明数据是什么类型，因为在整个过程中玩的都是向量，或者说矩阵和数组，所有的数据都被看做是阅读全文

posted @ 2017-10-07 10:27 qilibin 阅读(1116) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年9月27日

NDK各个版本链接

摘要： ndk_r15c (July 2017) Windows 32-bit : https://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r15c-windows-x86.zip Windows 64-bit : https://dl.google.com 阅读全文

posted @ 2017-09-27 19:47 qilibin 阅读(1019) 评论(0) 推荐(0) 编辑

行走的祭祀

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