随笔分类 - 0040.深度学习相关
摘要:网络结构如下: 工程目录: mnist_eval.py mnist_inference.py mnist_train.py 转自:http://blog.csdn.net/nnnnnnnnnnnny/article/details/70216265
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摘要:第一版: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入层的节点数。对于MNIST 数据集
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摘要:目录 前言 CBOW模型与Skip-gram模型 基于Hierarchical Softmax框架的CBOW模型 基于Negative Sampling框架的CBOW模型 负采样算法 结巴分词 word2vec 前言 word2vec当前主流实现有4种:基于Negative Sampling框架和基
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摘要:目录 计算图的概念 计算图的使用 张量的概念 张量的使用 TensorFlow运行模型——会话 TensorFlow实现神经网络 条目7 条目8 条目9 计算图的概念 TensorFlow 的名字中已经说明了它最重要的两个概念--Tensor 和Flow。Tensor 就是张量,可以被简单地理解为多
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摘要:目录 对比:卷积神经网络、全连接神经网络 卷积层 直观理解卷积 卷积计算流程 卷积参数共享原则 池化层 卷积神经网络的组成 前向传播与反向传播 卷积网络架构实例 对比:卷积神经网络、全连接神经网络 左图:全连接神经网络(平面),组成:输入层、激活函数、全连接层 右图:卷积神经网络(立体),组成:输入
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摘要:目录 数据可视化 梯度下降 结果可视化 数据可视化 返回目录 梯度下降 返回目录 结果可视化 返回目录
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摘要:初始化数据: 循环打印: numpy转TensorFlow格式:
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摘要:# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf a = 3 # 创建变量 w = tf.Variable([[0.5, 1.0]]) #行向量 x = tf.Variable([[2.0], [1.0]]) y = tf.matmul(w, x) #矩阵相乘 print(y) # Tensor("MatMu...
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摘要:目录 安装Python3.6 配置环境变量 安装TensorFlow 验证安装 报错或选版本 安装Python3.6 建议直接安装anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 必须选择python3,否则进行后续安装 返回目录 配置环境变量 重启计
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