------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow入门笔记之基础架构 1 构建简单神经网络:一维线性预测 #导入相关库 import tensorflow as tf import numpy as np #用随机数生成x x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #生…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

tensorflow入门(1) 关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程…

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…

TensorFlow入门 张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.…

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言 本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 构建一个多层卷积网络 权值初始化 卷积和池化 第一层卷积 第二层卷积 密集层连接 Dropout 输出层 训练和评估模型 多层卷积网络 多层卷积网络的基本理论 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.它包括卷积层(alternating…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

转载请注明出处:CN_Simo. 题解: 本篇内容主讲Qt应用从创建到发布的整个过程,旨在帮助读者能够快速走进Qt的世界. 本来计划是讲解Qt源码静态编译,如此的话读者可能并不能清楚地知道为何要静态编译,所以借此篇内容说明一下原由并为之后文章的学习做准备. 即使本片内容只是在围绕一个小小的HelloWorld程序开展,但还是希望朋友们不要急于求成,“欲速则不达”. 文章整体思路: 我们循序渐进地来看,一个Qt应用的完成有以下一个重要的步骤: 项目创建->源码编译->程序运行->发布程序…