TensorFlow实战第二课（添加神经层）

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TensorFlow实战第二课（添加神经层）

莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) Wx_plus_b = tf…

TensorFlow实战第一课（session、Variable、Placeholder、Activation Function）

莫烦tensorflow教学 1.session会话控制 Tensorflow 中的Session, Session是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分. 我们首先尝试将两个矩阵相乘并输出结果 import tensorflow as tf # create two matrixes matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant…

2.windows-oracle实战第二课 -用户管理

创建用户:在oracle中创建一个用户有create user语句,一般是具有dba(数据库管理员)的权限才能使用.用户创建在所在的实例数据库中. 给用户修改密码:passw 给别人修改密码需要dba的权限删除用户:drop 一般需要dba的身份,如果非dba身份删除则需要drop user的权限 drop user 用户名 cascade 如果删除的用户,已经创建了表,那么需要在删除的时候,需要带一个参数 cascade,级联删除所拥有的表. 用户管理的综合案例:创建的新用户是没有任何权限…

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 2】第二课：传统神经网络

第二课传统神经网络 <深度学习>整体结构: 线性回归 -> 神经网络 -> 卷积神经网络(CNN)-> 循环神经网络(RNN)- LSTM 目标分类(人脸识别,物品识别,场景识别,文字识别),目标检测(安防,自动驾驶),视频分类(视频检索),语句生成(自动翻译,智能对话) 提纲: 1. 神经网络起源:线性回归 2. 从线性到非线性 3. 神经网络的构建 4. 神经网络的“配件” 期待目标: 1. 了解从线性到非线性回归的转化 2. 明白如何构建神经网络,了解不同激励函数的…

TensorFlow实战第八课（卷积神经网络CNN）

首先我们来简单的了解一下什么是卷积神经网路(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等. 卷积也就是说神经网络不再是对每个像素的输入信息做处理了,而是图片上的每一个小块像素区域进行处理,这种做法加强了…

TensorFlow实战第四课(tensorboard数据可视化)

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

TensorFlow实战第七课（dropout解决overfitting）

Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习,过度拟合.他是机器学习中常见的问题. 图中的黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试的数据适应性比较差. 举个Regression(回归)的例子. 第三条曲线存在overfitting问题,尽管它经过了所有的训练点,但是不能很好地反映数据的趋势,预测能力严重不足.tensorflow提供了强大的dropout方法…