import tensorflow as tf import numpy as np ts_norm=tf.random_normal([]) with tf.Session() as sess: norm_data=ts_norm.eval() print(norm_data[:]) import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(norm_data) plt.show() def layer_debug(output_dim,input_dim,inputs…

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变…

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

张量常规解释 张量(tensor)理论是数学的一个分支学科,在力学中有重要应用.张量这一术语起源于力学,它最初是用来表示弹性介质中各点应力状态的,后来张量理论发展成为力学和物理学的一个有力的数学工具.张量之所以重要,在于它可以满足一切物理定律必须与坐标系的选择无关的特性.张量概念是矢量概念的推广,矢量是一阶张量.张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数. Tensorflow中张量的概念 在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示. 从功能的角度…

TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行 Amazon AWS 提供采用 NVIDIA K8 GPU 的 P2.x 机器.为了能够使用,第一步还需要创建一个 Amazon AWS 账户,如果还没有,可以使用链接https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start (https:…

张量(Tensor) 在Tensorflow中,变量统一称作张量(Tensor). 张量(Tensor)是任意维度的数组. 0阶张量:纯量或标量 (scalar), 也就是一个数值,例如,\'Howdy\' 或 5 1阶张量:向量 (vector)或矢量,也就是一维数组(一组有序排列的数),例如,[2, 3, 5, 7, 11] 或 [5] 2阶张量:矩阵 (matrix),也就是二维数组(有序排列的向量),例如,[[3.1, 8.2, 5.9][4.3, -2.7, 6.5]] 3阶张量:三维…

神经网络算法以及Tensorflow的实现 一.多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成:输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers) 每层由单元(units)组成 输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入 经过连接结点的权重(weight)传入下一层,上一层的输出是下一层的输入 隐藏层的个数可以是任意的,输入层有一层,…

一:传统神经网络存在的问题 权值太多,计算量太大 权值太多,需要大量样本进行训练 二:卷积神经网络(CNN) CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数. 三:池化 四:卷积操作 五:CNN结构 六:基于卷积神经网络的手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MN…

本节涉及: 身份证问题 单层网络的模型 多层全连接神经网络 激活函数 tanh 身份证问题新模型的代码实现 模型的优化 一.身份证问题 身份证号码是18位的数字[此处暂不考虑字母的情况],身份证倒数第2个数字代表着性别. 奇数,代表男性,偶数,代表女性 假设事先不知道这个规则,但收集了足够多的身份证及相应的性别信息.希望通过神经网络来找到这个规律 分析: 显然,身份证号可以作为神经网络的输入,而持有者的性别即是神经网络计算结果的目标值,所以,我们有完备的训练数据 性别有男女,显然是一个二分类问题…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…