Tensorflow系列专题（四）：神经网络篇之前馈神经网络综述

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TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 前言 RNN知识结构简单循环神经网络 RNN的基本结构 RNN的运算过程和参数更新一．前言前馈神经网络不考虑数据之间的关联性,网络的输出只和当前时刻网络的输入相关.然而在解决很多实际问题的时候我们发现,现实问题中存在着很多序列型的数据,例如文本.语音以及视频等.这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的,既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外,还与之前某…

TensorFlow系列专题（五）：BP算法原理

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 一．反向传播算法简介二．前馈计算的过程第一层隐藏层的计算第二层隐藏层的计算输出层的计算三．反向传播的计算计算偏导数四．参考文献一．反向传播算法反向传播算法[1](Backpropagation Algorithm,简称BP算法)是深度学习的重要思想基础,对于初学者来说也是必须要掌握的基础知识,在这一小节里,我们会较为详细的介绍这一重点知识. 我…

TensorFlow系列专题（六）：实战项目Mnist手写数据集识别

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 导读 MNIST数据集数据处理单层隐藏层神经网络的实现多层隐藏层神经网络的实现导读就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把"Hello World!"作为入门的示例代码一样,MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的"Hello World!".通过这个例子,我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式,以及如何使用TensorF…

TensorFlow系列专题（九）：常用RNN网络结构及依赖优化问题

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 常用的循环神经网络结构多层循环神经网络双向循环神经网络递归神经网络长期依赖问题及其优化长期依赖问题长期依赖问题的优化参考文献一.常用的循环神经网络结构前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构,这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构多层循环神经网络多层循环神经网络是最容易想到的一种变种结构,它的结构也很简单,就是在基本的循环神经网络的基础…

TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类

目录: 冰山图片识别背景数据介绍数据预处理模型搭建结果分析总结一.冰山图片识别背景这里我们要解决的任务是来自于Kaggle上的一道赛题(https://www.kaggle.com/c/statoil-iceberg-classifier-challenge),简单介绍一下赛题的背景:在加拿大的东海岸经常会有漂流的冰山,这对航行在该海域的船舶造成了很大的威胁.挪威国家石油公司(Statoil)是一家在全球运营的国际能源公司,该公司曾与C-CORE等公司合作,C-CORE基于其卫星数…

TensorFlow系列专题（八）：七步带你实现RNN循环神经网络小示例

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! [前言]:在前面的内容里,我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程,这一小节里,我们将用TensorFlow实现简单的RNN,并且用来解决时序数据的预测问题,看一看RNN究竟能达到什么样的效果,具体又是如何实现的. 在这个演示项目里,我们使用随机生成的方式生成一个数据集(由0和1组成的二进制序列),然后人为的增加一些数据间的关系.最后我们把这个数据集放进RNN里,让RNN去…