Tensorflow新手通过PlayGround可视化初识神经网络 是不是觉得神经网络不够形象,概念不够清晰,如果你是新手,来玩玩PlayGround就知道,大神请绕道. PlayGround是一个在线演示.实验的神经网络平台,是一个入门神经网络非常直观的网站.这个图形化平台非常强大,将神经网络的训练过程直接可视化.同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识. PlayGround的网址是:http://playground.tensorflow.org/ PlayGround页面如图…

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:推荐一个可视化的学习Git的好网站:LearnGitBranching.…

PLAYGROUND 可视化 由 王巍 (@ONEVCAT) 发布于 2015/09/23 在程序界,很多小伙伴都会对研究排序算法情有独钟,并且试图将排序执行的过程可视化,以便让大家更清晰直观地了解算法步骤.有人把可视化排序做得很正统明了,也有人把它做到了艺术层次. 想在 Cocoa 中做一个可视化的排序算法演示可不是一件容易的事情,很可能你会需要一套绘制图形的框架,并且考虑如何在屏幕上呈现每一步的过程.但是在 Playground 中事情就变得简单多了:我们可以使用 XCPlayground …

https://cloud.tencent.com/developer/news/190352 http://playground.tensorflow.org PlayGround是一个在线演示.实验的神经网络平台,是一个入门神经网络非常直观的网站.这个图形化平台非常强大,将神经网络的训练过程直接可视化.同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识. PlayGround页面如图所示,主要分为DATA(数据),FEATURES(特征),HIDDEN LAYERS(隐含层),OUTPUT…

数据可视化 1.数据的分析与统计 使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数.电影类别数.人数.职业种类.点评数等. 2.构建数据可视化框架 这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发. 以下是运行界面: 图1 登录界面 图2 点评电影展示 图3 电影推荐…

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代…

增加一个Blazor WebAssembly子站,并添加来回链接. 同时推荐一个好用的ssh客户端:FinalShell,windows用户再也不怕linux黑窗口不会用了:) * 支持直接命令行; * 支持可视化文件浏览器; * 可以直接双击打开编辑文本文件; * 拖拽上传文件; * 支持CPU内存等监控; * 收费版还有进程管理等更多功能; 简直不要太香!!!…

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations: Chinese (Simplified), Korean Watch: MIT’s Deep Learning S…

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训…

1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #类似于numpy的np.dot(m1,m2) 方法1: sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()>>>[[12]] 方法2: with tf.Sessi…