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2020年6月20日
摘要: SciPy中的常量包提供了很多科学领域中的常量,例如:光速。 SciPy 常量包 要使用常量,需要先导入常量包(scipy.constants)。 示例 从scipy.constants中导入pi值: #导入pi常量 from scipy.constants import pi print("sci 阅读全文
posted @ 2020-06-20 21:44 大码王 阅读(768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的人工神经网络,序列数据是相互依赖的(有限或无限)数据流,比如时间序列数据、信息性的字符串、对话等。 长短时记忆网络(LSTM)是一类特殊的循环神经网络,具有学习长时依赖关系的能力,是目前最常用的循环神经网络。 注意: 关于循环神经网络的介绍,可参考我们的 阅读全文
posted @ 2020-06-20 21:38 大码王 阅读(468) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 卷积神经网络(CNN)旨在解决图像识别问题,卷积神经网络在图像识别、机器视觉等方面有着广泛的应用。 计算机中的图像格式 这张杭州天际线的图片,可以看到很多建筑和颜色。那么计算机是如何处理这幅图像的呢? 图像由像素组成,像素表示图像中的一个颜色点。例如,一个40×30的图像,表示宽40个像素,高30个 阅读全文
posted @ 2020-06-20 21:36 大码王 阅读(657) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年6月19日
摘要: 人工神经网络(ANN)介绍 生物神经元 人脑有数十亿个神经元。神经元是人脑中相互连接的神经细胞,参与处理和传递化学信号和电信号。 以下是生物神经元的重要组成部分: 树突 – 从其他神经元接收信息的分支 细胞核 – 处理从树突接收到的信息 轴突 – 一种被神经元用来传递信息的生物电缆 突触 – 轴突和 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:29 大码王 阅读(1525) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性回归 数学中的回归是指,现实中的变量之间存在一种函数关系,通过一批样本数据找出这个函数关系,即通过样本数据回归到真实的函数关系。 线性回归/Linear Regression是指,一些变量之间存在线性关系,通过一批样本数据找出这个关系,线性关系函数的图形是一条直线。 线性函数的方程如下: y = 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:18 大码王 阅读(1074) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: TensorBoard是一个工具,可以图形化显示TensorFlow程序(神经网络),还可以显示许多训练过程中的指标数据,如损失、准确度或权重等。TensorBoard可以帮助用户更好地理解、调试和优化TensorFlow程序。 下面是一个线性回归模型的图形: TensorBoard通过读取Tens 阅读全文
posted @ 2020-06-19 18:06 大码王 阅读(587) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前面章节都是低阶API的介绍,有助于我们理解TensorFlow的基础知识。 为方便开发人员,TensorFlow提供了高阶API,包括以下模块: Keras,用于构建和训练深度学习模型的 TensorFlow 高阶 API。 Eager Execution,一个以命令方式编写 TensorFlow 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:54 大码王 阅读(236) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow中,会话(Session)表示计算图一次执行的上下文,也被称为TensorFlow运行时。 TensorFlow应用大致可以分为2个部分: 使用计算图定义神经网络结构 创建会话运行神经网络(计算图) 我们将通过一个例子来加深理解。 示例 本例完成以下操作: 创建两个张量常量 创建 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:53 大码王 阅读(280) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 创建计算图 下面的代码在内存中创建一个默认计算图。 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y") f = x*x*y + y + 2 代码中声明了变量和函数,这将会在内存中创建一个默 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:38 大码王 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 占位符允许稍后赋值,通常用于存储样本数据。 要创建占位符,可使用tf.placeholder方法。 语法 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None ) 说明 dtype: 数据类型 shape: 占位符的维数,可选。默认情况下,值为赋值数据的形状 nam 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:27 大码王 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 变量存储可变化的值,例如可用于存储可训练参数:权重和偏置。 要创建一个变量,可以使用tf.get_variable()方法。 tf.get_variable(name = "", values, dtype, initializer) 参数 name = "": 变量名称 values: 指定变量形 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:23 大码王 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们已经知道怎么创建张量,现在来学习张量运算。 TensorFlow包含了许多基本的张量运算操作,让我们从一个简单的平方运算开始。 要进行平方运算,可以使用tf.sqrt(x)函数,x是一个浮点数。 import tensorflow as tf x = tf.constant([2.0], dty 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:16 大码王 阅读(402) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 张量中的所有元素只能有一种数据类型。可以使用张量属性dtype获取数据类型。 import tensorflow as tf m_shape = tf.constant([ [10, 11], [12, 13], [14, 15] ] ) print(m_shape.dtype) 输出 <dtype 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:12 大码王 阅读(312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 张量的形状描述了张量中每个维度的元素数量。 打印张量时,TensorFlow会输出张量的形状,你也可以直接获取张量的形状属性。 import tensorflow as tf # 张量形状 m_shape = tf.constant([ [10, 11], [12, 13], [14, 15] ] 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:10 大码王 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 要创建张量,可以使用tf.constant()函数。 tf.constant(value, dtype, name = "") 参数说明 value: 定义张量的n维数组值,可选 dtype: 定义张量数据类型,例如: tf.string: 字符串类型 tf.float32: 浮点类型 tf.int 阅读全文
posted @ 2020-06-19 17:02 大码王 阅读(288) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow中的各种操作,如加权求和,激活函数等,都被编排成一个图,称为计算图。这样,一个神经网络就可以用一个计算图来表示。 计算图从本质上来说,是TensorFlow在内存中构建的程序逻辑图,它定义了实现神经网络所需的变量和操作。计算图定义好后,就可以被执行了。 计算图可以被分割成多个块, 阅读全文
posted @ 2020-06-19 16:55 大码王 阅读(563) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Tensorflow的名字直接来源于它的核心数据结构:张量。 张量的概念来源于线性代数,表示一个多维数组,张量中的元素具有相同的数据类型。 Tensorflow中,所有的计算都涉及到张量,张量可以是输入数据,或者计算结果。 TensorFlow中的各种操作,如加权求和,激活函数等,都被编排成一个图, 阅读全文
posted @ 2020-06-19 16:53 大码王 阅读(447) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在创建TensorFlow中的应用程序之前,最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。 线性代数 标量(scalar) 一个单独的数 向量(vector) 一列数,即一维数组 矩阵(matrix) 二维数组 张量(tensor) 多维数组 矩阵加法 如果2个 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:30 大码王 阅读(401) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时,人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务,甚至比人类做得更好,例如,围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:25 大码王 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便,开发人员可以用来开发各种人工智能应用。 TensorFlow的官方网站: www.tensorflow.org TensorFlow的主要特性: 以张量(一种多维数组)为基础,轻松定义、计算数学算式 提供对深 阅读全文
posted @ 2020-06-19 15:24 大码王 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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