tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

"TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine INtenlligence" 本笔记参考tensorflow.org的教程,翻译并记录作者的学习过程,仅供参考,如有不当之处,请及时指出并多多包涵. TensorFlow是一款开源的数学计算软件,使用data flow graphs的形式进行计算.这种灵活的架构允许我们使用相同的API在单或多CPUs或GPU,servers设置移动设备上进行计算. Data Flow…

2016年11月30日,tensorflow(https://www.tensorflow.org/)更新了0.12版本,这标志着我们终于可以在windows下使用tensorflow了(但是还是推荐在linux上使用tensorflow...)! 目前tensorflow不仅支持Python3.5,而且还支持Python3.6~ 安装方式: 下载anaconda(https://www.anaconda.com/download/).打开anaconda prompt,输入 anaconda…

GA的原理 网页页面添加GA跟踪代码,以"一像素"传递信息给服务器 hit(交互) --> sessions(会话) --> user(用户) 竞品对比 Firebase 谷歌 优点:后端功能强大,数据没有限制 缺点:前期部署复杂:分析功能薄弱:交互糟糕: Facebook 优点:漏斗转化功能强大: Flurry 雅虎 免费 Mixpanel 付费 友盟 百度统计 TalkingDate 腾讯统计 诸葛IO 主打无埋点 神策 服务器端部署 + 前端js部署 两种方式 舜飞…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of…

使用CNN卷积神经网络(2) 使用Tensorflow搭建简单的CNN卷积神经网络对fashion_mnist数据集进行分类 不了解是那么是CNN卷积神经网络的小伙伴可以参考上一篇博客(Tensorflow学习笔记No.4.1) 2.Tensorflow卷积神经网络相关API简介 2.1.keras.layers.Conv2D()二维卷积层 例如: model.add(keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', padding =…

使用CNN卷积神经网络(1) 简单介绍CNN卷积神经网络的概念和原理. 已经了解的小伙伴可以跳转到Tensorflow学习笔记No.4.2学习如和用Tensorflow实现简单的卷积神经网络. 1.CNN简介(概念简介) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中…